Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.708 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1811-1816 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINING THE ELIGIBILITY OF PROVIDING HOUSING ASSISTANCE TO POOR FAMILIES
Ilham Sahputra *1 , Mutammimul Ula 2
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh, Indonesia Email: 1 ilham.sahputra@unimal.ac.id , 2 mutammimul@unimal.ac.id
(Naskah masuk: 26 November 2022, Revisi : 7 Desember 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
It is very difficult to determine the eligibility of recipients of housing assistance for poor families,  especially in gampongs, based on the number of gampong residents who apply. the large number of people who applied for assistance made it difficult for village officials and decision-makers to make decisions. The existence of a model analysis  in  the  eligibility  of  recipients  of  housing  assistance  so  that  there is  no  subjectivity  in  the provision  of assistance.  The  purpose  of  this  research  is  to  identify  beneficiaries  of  housing  assistance  for  underprivileged communities  who  meet  the  requirements  using  the  Analytical  Network  Process  (ANP)  and  Borda  models.  The variables used are parents' work (C1), number of parental dependents (C2), sources of income costs (C3), housing conditions (C4), status (C5) and education (C6). The results of selecting the ANP model were that Aminah got a score of 1.445, Hasanah (A2) 1.415, Baihaki (A3) 1.6148, Fakri (A4) 1.53. The recommendation from the ANP model analysis is baihaki with a value of 1.6148. while from the borda model the total values are A1:355, A2:355, A3:212, A4:381  A5:254,  A6:209,  with  a  weight  value  of  0.201,  A2  weight:  0.201,  A3  weight  0.120, A4  weight 0.216, A5 weight 0.144 and the weight of A6 0.118. The conclusion from the research results gives priority to the community for the highest value in obtaining housing assistance. this study which received priority baihaki with a value of 1.6148 for the results of the ANP model and the results of the value of the model group was A3 with a value of 0.272.
Keywords : ANP, Beneficiaries, Borda, GDSS.

## GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM PENENTUAN KELAYAKAN PEMBERIAN RUMAH BANTUAN KELUARGA MISKIN

## Abstrak
Penentuan kelayakan penerima bantuan perumahan keluarga miskin khususnya di gampong sangat sulit ditentukan berdasarkan  jumlah  warga  gampong  yang  mengajukan  permohonan.  banyaknya  masyarakat  yang  mengajukan bantuan membuat aparatur gampong dan pangambil keputusan kesulitan dalam pengambilan keputusan. Adanya suatu analisis model dalam kelayakan penerima bantuan perumahan agar tidak ada subjektivitas dalam pemberian bantuan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk dapat mengidentifikasi penerima bantuan rumah untuk masyarakat kurang  mampu  yang  memenuhi  syarat  menggunakan  model  Analytical  Network  Process  (ANP)  dan  Borda. Adapapun variabel  yang digunakan adalah pekerjaan orang tua(C1), jumlah tanggungan orang tua(C2), sumber biaya pendapatan(C3), kondisi  rumah(C4), status(C5) dan pendidikan(C6). Hasil pemilihan model ANP adalah Aminah  mendapat  skor  1,445,  Hasanah  (A2)  1,415,  Baihaki  (A3)  1,6148,  Fakri  (A4)  1,53.  Rekomendasi  dari analisis model ANP adalah baihaki dengan nilai 1,6148. sedangkan dari model borda nilai totalnya adalah A1:355, A2:355, A3:212, A4:381 A5:254, A6:209, dengan nilai bobot 0,201, bobot A2: 0,201, bobot A3 0,120, bobot A4 0,216,  bobot  A5  0,144  dan  bobot  A6  0,118.  Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  memberikan  prioritas  kepada masyarakat untuk nilai tertinggi dalam mendapatkan bantuan perumahan. penelitian ini yang mendapat prioritas baihaki dengan nilai 1,6148 untuk hasil model ANP dan hasil nilai dari model group adalah A3 dengan nilai 0,272.
Kata kunci : ANP, Borda GDSS, Penerima Bantuan.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan suatu permasalahan inti pada  pemerintahan  yang  harus  diselesaikan  dan
permasalahan  tersebut  harus  segera  dituntaskan dengan  meningkatkan  peluang  dan  pembangunan. Pemerintahkan  berupaya  dapat  menurunkan  angka
kemiskinan  dan  menjadi  perhatian  bagi  pemerintah untuk  menurunkan  tingkat  kemiskinan  pada  tahun- tahun  berikutnya  [1].  Penghasilan  yang  diperoleh oleh masyarakat Indonesia belum semua berpenghasilan dibawah minimum dan tempat tinggal [2][3]. Penerapan dalam melihat pemberian bantuan juga  dapat  dilihat  dalam  peramalam.  Selanjutnya Pemerintah  banyak  memberikan  bantuan  kepada masyarakat miskin melalui banyak program diantaranya  PKH  (Program  Keluarga  Harapan)  dan bantuan renovasi  rumah. kemudian bantuan tersebut dapat  meningkatkan  kesejahteraan  bagi  masyarakat dengan  bantuan  rehap  rumah  yang  tidak  mungkin ditinggal  [4].  monitoring  dalam  melihat  pembagian rumah sangat penting untuk kualitas pemberian tepat sasaran [5].
Adanya  kendala  dalam  penentuan  kelayakan pemberian  rumah  bantuan  keluarga  miskin  dalam memilih  penerima  bantuan  yang  tepat  sehingga masyarakat gampong tidak banyak protes akan hasil keputusan  sehingga  dalam  menentuka  strategi pemberian  bantuan  tepat  sasaran  dengan  adanya sebuah  model  klasifikasi    [6].  Bantuan  diberikan harus  tepat  sasaran  bagi  masyarakat  miskin  yang memenuhi  kriteria  sebagai  syarat  untuk  menerima bantuan Rumah Tidak Layak Huni RTLH, sehingga warga  yang  tidak  mampu  menerima  bantuan  RTLH dapat  menerima  bantuan  tersebut.  akan  tetapi  pada kenyataanya  banyak  yang  menerima  bantuan  yang mendapatkan akan penerima bantuan tidak layak dan dibutuhkan  sebuah  model  dalam  melihat  alternatif yang dipilih [7][8].
Selanjutnya  dalam  menentukan  penerimaan dana  hibah  banyak  yang  tidak  sesuai  karena banyaknya  calon  yang  mendaftarkan  sehingga banyak  faktor  yang  harus  dipertimbangkan.  selama ini  penerima  bantuan  tidak  menggunakan  penilaian yang jelas sehingga banyak bantuan yang tidak tepat sasaran seperti pemberian pembangunan rumah dhufa [9].  Dengan  adanya  suatu  model  keputusan diharapkan  mampu  menentukan  dan  mendapat prioritas pada tahun-tahun berikutnya [10].
Pemberian  Bantuan  wajib  harus  mengenai masyarakat yang tidak mampu dan layak mendapatkan  bantuan.  Hal  ini  pihak  desa  mulai kewalahan karena yang mengajukan lebih banyak dan semua kriteria diajukan hampir sama. Adanya model decision dalam  memberikan  rekomendasi  penerima bantuan dan tidak adanya kesalahpahaman [11].selanjutnya adanya suatu model dapat meningkatkan  kualitas  penentuan  penerima  bantuan [12]. kemudian model klasifikasi dapat meningkatkan kualitas pengambilan kebijakan [13].
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah  analisis model  yang  dapat  mendukung  kepala  desa  dalam penentuan  kelayakan  bantuan  rumah  dan  warga tersebut  benar-benar  membutuhkan  bantuan  yang akan  diberikan  [14],  dan  dibutuhkan  suatu  analisis system  dalam  Klasifikasi  [15].  adapun  penelitian selanjutnya  system  pendukung  keputusan  dalam
pemilihan bakat siswa menggunakan model klasifikasi dalam seleksi minat [16].
Penelitian terkait penentuan keputusan pemilihan  toko  daring  yang  mendekati  dengan  area kampus. penelitian ini menggunakan proses pemilihan  model  Analytic  Network  Process  (ANP). Hasil penelitian proses yang diberikan nilai tertinggi adalah  shopee  [17].  selanjutnya  penelitian  dalam melihat pemilihan karyawan dengan kualitas terbaik. hasil  decision  support  system  berupa  perangkinang dari urutan tertinggi karyawan terbaik [18].
Penelitian selanjutnya adalah Pemilihan penentuan rumah sakit bersalin menjadi pertimbangan  untuk  memudahkan  pasien  dalam melakukan persalinan dan rumah sakit tersebut.
Penentuan    rumah  sakit  bersalin  dengan menggunakan  model    keputusan  ANP  (Analytic Network  Process),  model  ini  mempunyai  proses hirarki    yang  lengkap  dan  efisien  untuk  dijadikan tempat    rumah  sakit  bersalin  [19].  Selanjutnya pemilihan  dalam  seleksi  anggota  paskibrata.  hasil penelitian  ini  dilihat  dari  kesesuaian  kriteria  dalam melihat anggota paskibrata yang lulus seleksi  dalam model decision [20].
Penelitian  selanjutnya  untuk  melihat  hasil akreditasi  sekolah  berdasarkan  simulasi  dengan model  ANP.  Permasalahan  penentuan  akreditasi masih  dinilai  dengan  manual  dan  tidak  adanya simulasi untuk mengetahui nilai yang dibutuhkan dan syarat kekurangan apa saja yang harus dipersiapkan. hasil penelitian ini dapat melihat nilai sementara dari hasil uji coba simulasi dengan menggunakan metode ANP  dan  diharapkan  sistem  simulasi  tersebut dijadikan  tolak  ukur  hasil  sementara  nilai  akreditasi [21].
Berdasarkan penelitian-penelitian sebelum -nya model  ANP  dapat  meningkatkan  kinerja  dalam menganalisis  karena  adanya  hubungan  konsistensi dalam  menentukan  kelayakan  penyediaan  Rumah Bantuan Keluarga Miskin dan Borda dapat dijadikan sebagai  rekomendasi  kelayakan  pemberian  rumah bantuan  keluarga  miskin.    Adanya  kombinasi  dua metode ANP dan Borda diharapkan dapat menjadikan proses  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  baik. penelitian  ini  terdapat  keterbaharuan  pada  proses analisis dari dua buah metode yang digunakan.

## 2. METODE PENELITIAN
A. Tahapan-Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dapat  dilakukan  dengan  model kualitatif  dalam  penentuan  kelayakan  pemberian rumah  bantuan  dengan  hasil  nilai  dimasukkan kedalam  model  ANP  dan  Borda [22].  Adapun tahapan-tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
B. Tahapan Model ANP
Konsep  G roup  decision  support  system dalam model ANP dapat dilihat pada Gambar 2.
Komponen  variabel  yang  digunakan  yang disertai  konsep  decision  dan  group  yang  konsep
tersebut  dapat  termasuk  kedalamnya  perhitungan secara  matematis  yang  melakukan  tahap-tahap analisis pada suatu model.
Gambar 1. Tahapan-Tahapan Penelitian
Gambar 2. Tahapan Model ANP

## C. Tahapan Model Group Borda
Tahapan perhitungan group borda dapat dilihat dalam skema dalam penentuan kelayakan pemberian rumah bantuan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Model Group Borda
D. Kriteria Kelayakan Penerima Bantuan Adapun kriteria group decision  support  system penentuan kelayakan pemberian rumah bantuan: Tabel 1. Kriteria No Kode Kriteria 1 C1 Pekerjaan 2 C2 Jumlah Tanggungan 3 C3 Sumber Biaya Penghasilan 4 C4 Kondisi rumah 5 C5 Status Rumah 6 C6 Kepemilikan Rumah

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Group Sistem Pendukung Keputusan digunakan dalam  seleksi  calon  penerima  dalam  penentuan kelayakan pemberian rumah bantuan yang pada saat ini masih berjalan secara konvensional. Hal ini masih kurang  efektif  dan  efisien.  Dengan  adanya  analisis model  sistem  pendukung  keputusan  kelompok  ini diharapkan dapat membantu dan memudahkan dalam menentukan penerima bantuan.

## 3.1. Analisis Model Analytic Network Process (ANP)
Ini merupakan contoh penggunaan sub-bab pada paper.  Sub-bab  diperbolehkan  untuk  dimasukkan pada semua bab, kecuali di kesimpulan A. Kriteria C1 : Pekerjaan (PK) C2 : Jumlah Tanggungan (JT) C3 : Sumber Biaya Penghasilan (SBP) C4 : Kondisi rumah (KR) C5 : Status Rumah (SR) C6 : Kepemilikan Rumah (KR) B. Alternatif A1 : Aminah A2 : Hasanah A3 : Baihaki
A4 : Fakri C. Nilai Kriteria
Adapun  nilai-nilai  kriteria  adalah  sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Kriteria Alternatif PK JT SBP KR SR KR A1 3 3 4 6 4 2 A2 4 5 3 4 2 3 A3 5 4 1 5 4 2 A4 5 5 2 3 2 3 Sumber (Data Olahan, 2022)
1814 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1811-1816
E. Membentuk Matriks Perbandingan
Berpasangan
Tabel 3. Matrik Berpasangan PK JT SBP KR SR KR PK 1 1 3 3 2 2 JT 1 1 1 2 3 1 SBP 0,33 1 1 1 1 2 KR 0,33 0,5 1 1 1 2 SR 0,5 0,33 1 1 1 2
KR 0,5 1 0,5 ½ 0,5 1 JUMLAH 3,66 4,83 7,5 8,5 8,5 10 Sumber (Data Olahan, 2022) Hasil Nilai Matrik Berpasangan untuk mendapatkan  nilai  pembobotan  adalah  sebagai berikut:
Tabel 4. Matrik Pembobotan 0,272 0,206 0,4 0,352 0,235 0,2 0,273 0,207 0,134 0,236 0,353 0,1 0,091 0,207 0,134 0,118 0,118 0,2 0,091 0,104 0,134 0,118 0,118 0,2 0,137 0,069 0,134 0,118 0,118 0,2 0,137 0,207 0,067 0,057 0,059 0,1 Sumber (Data Olahan, 2022)
Selanjutnya mendapatkan nilai bobot w Jumlah setiap  kolom,  Setiap  elemen  matriks  dibagi  dengan jumlah tersebut di bagi dengan n.  Berikut ini masing- masing  nilai  bobot  0,27797652  (IPK),  0,216865409 (S),  0,144405516  (PO),  0,127164136  (JTO), 0,128992767 (PKO), 0,104595652 (SBK).
E. Matriks Perbandingan Berpasangan untuk PK
(Pekerjaan)
Tabel 5. Matriks Perbandingan Berpasangan untuk PK (Pekerjaan) A1 A2 A3 A4 A1 1 1,33333 1,6666667 1,6666667 A2 0,75 1 1,25 1,25 A3 0,6 0,8 1 1 A4 0,6 0,8 1 1 Sumber (Data Olahan, 2022)
Nilai matrik Berpasangan untuk PK (Pekerjaan) dalam mencari bobot
Tabel 6. Penentuan Bobot PK (Pekerjaan) A1 A2 A3 A4 A1 0,33894 0,33899 0,33894 0,33899 A2 0,25438 0,25438 0,25424 0,25438 A3 0,20389 0,20339 0,20339 0,2038 A4 0,20339 0,20339 0,20339 0,20338 Sumber (Data Olahan, 2022)
Nilai  dari  pembobotan  adalah  sebagai  berikut:
0,338983051 (A1), 0,254237288 (A2), 0,203389831
(A3)
0,203389831 (A4). Berikut-nya mencari matriks  perbandingan  Berpasangan  Untuk  (JT) adalah:
Tabel 7. Matriks perbandingan Berpasangan (JT) A1 A2 A3 A4 A1 0,3831 0,38306 0,33831 0,33306 A2 0,2899 0,20399 0,20899 0,28984 A3 0,2538 0,25473 0,25473 0,25429
A4 0,2389 0,20899 0,20398 0,20398 Sumber (Data Olahan, 2022) Nilai dari pembobotan adalah sebagai berikut: 0,338983051 (A1),
0,203389831(A2),
0,254237288 (A3), 0,203389831(A4) Matriks Perbandingan Berpasangan Untuk SBP
dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 8. Nilai Bobot SBP A1 A2 A3 A4 A1 0,12 0,12 0,12 0,12 A2 0,16 0,16 0,16 0,16 A3 0,48 0,48 0,48 0,48 A4 0,24 0,24 0,24 0,24 Sumber (Data Olahan, 2022)
Nilai  dari  pembobotan  adalah  sebagai  berikut: 0,12 (A1), 0,16 (A2), 0,48 (A3), 0,24 (A4)
Matriks  Perbandingan  Berpasangan  Untuk
Kepemilikan Rumah (KR) adalah sebagai berikut:
Tabel 9. Perbandingan Berpasangan (KR) A1 A2 A3 A4 A1 0,3 0,3 0,3 0,3 A2 0,2 0,2 0,2 0,2
A3 0,3 0,3 0,3 0,3 A4 0,2 0,2 0,2 0,2 Sumber (Data Olahan, 2022)
Nilai  dari  pembobotan  adalah  sebagai  berikut:
0,3 (A1), (A2) 0,2, (A3), 0,3, (A4) 0,2
Selanjutnya  mencari  dari  sensivitas  adalah sebagai berikut:
Tabel 10. Nilai sensivitas 0,334 0,339 0,12 0,174 0,167 0,3 0,258 0,204 0,16 0,258 0,334 0,2 0,209 0,254 0,48 0,257 0,167 0,3 0,208 0,209 0,24 0,377 0,333 0,2 Sumber (Data Olahan, 2022)
Kemudian tahap terakhit dalam mencari seleksi calon penerima dalam penentuan kelayakan pemberian  rumah  bantuan  untuk  masyarakat  kurang mampu adalah sebagai berikut:
A1 : 1,440071365 A2 : 1,414118347 A3 : 1,614820101 A4 : 1,530990187 Jadi Alternatif tertinggi yang menjadi alternatif yang dipilih adalah A3: 1,614820101.

## 3.2. Borda
Adapun penilaian dari model borda dapat dilihat sebagai berikut:
1. Nilai  di  input  dari  masing-masing  pengambil keputusan / Decision Maker:
Tabel 11. Input Nilai Borda Altenatif R 1 R 2 R 3 R 4 Total Bobot A1 4
4 3 4 248 0,228 A2 4 3 4 5 265 0,243 A3 5 5 4 4 297 0,272 A4 4 4 5 4 280 0,257
Bobot 17 16 16 17 1090 1
Sumber (Data Olahan, 2022)
2. Perangkingan Borda adalah sebagai berikut: Peringkat  dari  penilaian  borda  adalah:  0,228 (A1), 0,243 (A2), 0,272 (A3), 0,257 (A4) Berikut nilai grafik dari analisis model Borda:
Gambar 4. Analisis Borda.

## 4. BAB LAIN
Hasil  penelitian  dengan  menggunakan Group Decision  Support  System Penentuan  Kelayakan Pemberian Rumah Bantuan Keluarga Miskin  dengan menggunakan model ANP dan model lain. Penelitian ini  dapat  mengukur  ketepatan  dalam  melihat peringkat dari prioritas masyarakat yang paling layak diberikan  bantuan.  kemudian  adanya  model  group yang  menekankan  nilai  hasil  penelitian  peroleh  dari beberapa  pengambil  keputusan  untuk  perangkingan pemberian bantuan.
Penelitian Group  Decision  Support  System
Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Rumah  Bantuan Keluarga  Miskin  berbeda  dengan  penelitian. Penelitian  hasil  akreditasi  sekolah  berdasarkan simulasi  dengan  model  ANP  dan  tidak  ada  group dalam  pengambilan  keputusan.  Pemberian  Bantuan wajib harus mengenai masyarakat yang tidak mampu dan  layak  mendapatkan  bantuan  dan  penentuan keputusan  pemilihan  toko  daring  yang  mendekati dengan area kampus. Hasil penelitian yang diangkat mempunyai nilai akurasi yang sama model Decision Support  System  dengan  nilai  alternatif  A3: 1,614820101. sedangkan di GDSS mendapatkan nilai 0,272.  Penelitian  ini  mempunyai  persamaan  yang sama  model Decision  ANP dengan  model group Borda .

## 5. KESIMPULAN
Dengan  adanya  sistem  ini  pengambilan keputusan berdasarkan nilai variabel yang dinilai dan keputusan  dapat  lebih  terarah  dengan  adanya  model group  borda  karena  keputusan  yang  diambil  oleh beberapa  pengambil  keputusan.  Hasil  dari  analisis model  ANP  yang  berhak  mendapatkan  nilai  adalah Aminah, Hasanah, Baihaki dan fakir. kemudian hasil dari  group  borda  berdarkan  perangkingan  adalah sama.  hal  ini  lebih  menyakinkan  untuk  penerima bantuan kelayakan pemberian rumah untuk keluarga
miskin.    selanjutnya  hal  ini  menjadi  rekomendasi lebih baik dalam menentukan prioritas perangkingan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. H. Setiawan, “Upaya Terpadu Pemerintah Kabupaten Pasaman Menanggulangi Kemiskinan,” Sosio  Konsepsia  J.  Penelit. dan  Pengemb.  Kesejaht.  Sos. ,  vol.  9,  no.  2, pp. 147–161, 2020.
[2] I.  Jamaludin,  N.  Sudarsono,  and  A.  I. Mustika,  “Sistem  penunjang  keputusan kelayakan  penerima  bantuan  dana  rutilahu dengan  metode  ahp,” Semin.  Nas.  Inform. , pp. 276–283, 2014.
[3] M.  Ula,  Bakhtiar,  D.  Yulisda,  B.  Badriana, and A. Bintoro, “Application Of The Fuzzy Time  Series  Model  In  Clothing  Material Stock Forecasting,” vol. 6, pp. 56–61, 2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukom puter.v6i1.
[4] R. Arzian, Z. Abidin, P. Irfan, and M. Yunus, “Penerapan Fuzzy SAW untuk Rekomendasi Penentuan  Penerima  Bantuan  Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 2, no. 1, pp. 36–42, May 2020, doi: 10.35746/jtim.v2i1.86.
[5] M. Ula, A. Pratama, Y. Asbar, W. Fuadi, R. Fajri,  and  R.  Hardi,  “A  New  Model  of  The Student  Attendance  Monitoring  System Using  RFID  Technology,” J.  Phys.  Conf. Ser. ,  vol.  1807,  p.  12026,  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1807/1/012026.
[6] Q.  M.  Yusniar  Y.,  Usman  U.  Ula,  M., Fakrurrazi  F.,  Salamah  S.,  “Feasibility Strategy  on  Giving  Capital  for  Salt  Farmers in  Increasing  Economic  Productivity  Using KNN Classification Model.,” J. Mantik , vol. 5, no. 3, pp. 1818-1824., 2021.
[7] A.  K.  Vadreas,  R.  Turaina,  and  S. Ardiansyah,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Penentuan (SPK) Bantuan Dana Pembangunan  Rumah  Tidak  Layak  Huni (RTLH)  dengan  Metode  Multi  Factor Evoluation Process (MFEP),” J. TeknoIf , vol. 6, no. 1, 2018, doi: https://doi.org/10.21063/JTIF.2018.V6.1.182 [8] B. Burhanuddin and M. Ula, “IMPLEMENTASI MODEL PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  DALAM PENENTUAN ALTERNATIF REHAP GEDUNG,” Sisfo J. Ilm. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, Nov. 2018, doi: 10.29103/sisfo.v2i1.1007.
[9] D.  Fajirwan,  M.  Arhami,  and  I.  Amalia, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan
Bantuan Renovasi Rumah Dhuafa Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory,” J.  Infomedia ,  vol.  3,  no.  2,  Dec.
1816 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1811-1816
2018, doi: 10.30811/jim.v3i2.713.
[10] M.  Arhami,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan Makanan Bergizi Untuk Ibu Hamil Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Infomedia , vol. 4, no. 2, pp. 108–115, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.30811/jim.v5i2.1966.
[11] F.  Atmajayanti,  A.  Qashlim,  and  B. Burhanuddin, “Sistem Penunjang Keputusan Penerimaan  Bantuan  Rumah  Layak  Huni Menggunakan  Metode  Ahp  Saw,” J. Peqguruang , vol. 3, no. 1, pp. 115–123, 2021.
[12] Z. Fitri, M. Z. Akbar, and M. Ula, “Penerapan Media  Pembelajaran  Interaktif  Berbasis Blended  Untuk  Meningkatkan  Kualitas
Belajar  Siswa  Di  Smkn  3  Lhokseumawe,” Sisfo J. Ilm. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, May 2021, doi: 10.29103/sisfo.v5i1.4857.
[13] M.  Ula,  A.  Faridhatul  Ulva,  I.  Saputra,  I.
Maulana, and A. Affiliations, “Implementation  Of  Machine  Learning Using The K-Nearest Neighbor Classification Model In Diagnosing
Malnutrition  In  Children,” MULTICA  Sci. Technol.  J. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  94–99,  Apr. 2022, doi: 10.47002/MST.V2I1.326.
[14] Y.  I.  Purwanti,  Budi  Serasi  Ginting,  and Novriyenni,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Rumah  Tak  Layak  Huni
(RTLH)  Di  Kota  Binjai  Dengan  Metode Simplemultiple  Attribute  Rating  Technique
(SMART) (STUDI KASUS: DINAS
SOSIAL  BINJAI),” JUKI    J.  Komput.  dan
Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, May 2021, doi:
10.53842/juki.v3i1.39.
[15] M. Ula, A. Faridhatul Ulva, M. Abdullah Ali, Y.  Rilasmi  Said,  and  S.  Informasi,
“Application  Of  Machine  Learning  In Determining
The Classification Of Children’s Nutrition With Decision Tree,” J. Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  1457–1465,
Sep. 2022, doi: 10.20884/1.JUTIF.2022.3.5.599.
[16] M. Ula, R. P. Phonna, I. Saputra, S. FNU, and A.  Pratama,  “Penerapan  Model  Decision Support System Dalam Penentuan Pemilihan Minat Siswa,” J. TIKA , vol. 7, no. 1, pp. 55– 62, Apr.
2022, doi: 10.51179/TIKA.V7I1.1103.
[17] R.  Romindo  and  J.  Jamaludin,  “Sistem pendukung keputusan menggunakan metode ANP untuk pemilihan toko daring terbaik di
Politeknik  Ganesha,” REMIK  Ris.  dan  E-
Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 99–106, 2019.
[18] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive
Weighting,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, Dec. 2020, doi: 10.20884/1.JUTIF.2020.1.2.14. [19] A.  B.  Nasution,  “Penerapan  Sistem
Pendukung  Keputusan  Dalam  Memilih Rumah  Sakit  Bersalin  Dengan  Metode ANP,” J.  Sist.  Inf.  Kaputama ,  vol.  2,  no.  1, 2018.
[20] N.  Diaz  and  S.  Sulindawaty,  “SISTEM
PENDUKUNG  KEPUTUSAN  SELEKSI CALON PESERTA
PASKIBRAKA KABUPATEN  KARO  MENGGUNAKAN PROFILE  MATCHING,” J.  Tek.  Inform. , vol.  1,  no.  2,  pp.  87–91,  Dec.  2020,  doi: 10.20884/1.JUTIF.2020.1.2.28.
[21] A.  Syaifullah,  L.  Isyriyah,  and  B.  K. Kristanto,  “Sistem  Penunjang  Keputusan
Simulasi  Penentuan  Akreditasi  Sekolah Dasar Menggunakan Metode Analytic
Network Process (ANP) Berbasis Web (Studi Kasus  Korwil  Dinas  Pendidikan  Kecamatan Pakisaji),” J-INTECH (Journal Inf. Technol. , vol. 7, no. 01, pp. 67–71, 2019.
[22] M.  Ula  and  A.  SN,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Kelompok  Penentuan  Kelayakan Lokasi  Pemukiman,” IJCCS  (Indonesian  J.
Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  89, Jan. 2013, doi: 10.22146/ijccs.3055.