## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jumantaka/ Halaman LPPM STMIK DCI: http://lppm.stmik-dci.ac.id/
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PEMBANGUNAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING DI KELURAHAN SUKAASIH KOTA TASIKMALAYA
H. Akik Hidayat 1 , Asep Saepulloh 2 , Sidi Efendi Abdul Aziz 3 ,
1 Prodi Teknik Informtika, Departemen Ilmu Komputer Fakultas MIPA UNPAD akik.hidayat@ymail.com
2 Teknik Informatika, STMIK DCI 2 asep@stmik-dci.ac.id
3 Teknik Informatika, STMIK DCI sidiefendi13@gmail.com

## ABSTRAK
Kelurahan  Sukaasih  merupakan  salah  satu  Pemerintahan  yang  berada  di  Kecamatan Purbaratu. Mendapatkan beberapa bantuan  dari  pemerintah, diantaranya bantuan RTLH (Rumah Tidak  Layak  Huni.  Dalam  proses  pembangunan  sistem  pendukung  keputusan  ini  menggunakan metode profile  matching. Metode  ini  dipilih  karena  mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik berdasarkan  kriteria  penduduk  yang  telah  ditentukan  oleh  BPS  (Badan  Pusat  Statistik).  Dengan menentukan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  yang  ada  untuk  diperoleh  nilai  selisih  dan  dilakukan perangkingan antar rumah penduduk  untuk menghasilkan sesuatu yang benar-benar layak untuk di pilih. Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dibangun dapat membantu dalam pengambilan keputusan  pada  bagian  BKM  (Badan  Keswadayaan  Masyarakat)  program  bantuan  RTLH  (Rumah Tidak  Layak  Huni)  dengan  cepat  dan  tepat  dengan  hasil  yang  objektif  dan  tidak  memihak  pada salah satu penduduk.
Kata kunci : Bantuan Rehabilitasi, sistem pendukung keputusan, profile  matching.

## I. PENDAHULUAN
Rehabilitasi dan pembangunan perumahan merupakan salah satu komponen  kegiatan  lingkungan  PNPM Mandiri Perkotaan, Rehabilitasi dan pembangunan perumahan tersebut
diperuntukkan  bagi  masyarakat  miskin  di Kelurahan,  PNPM  Mandiri  Perkotaan  yang memiliki  hak  atas  tanah  dan  memiliki rumah  yang  tidak  layak  huni  bila  dilihat dari  aspek  kesehatan,  kenyamanan  dan keamanan penghuninya.
Disisi  lain  pengambilan  keputusan
kerap  dihadapkan  pada  masalah  utama dalam penentuan keputusan strategis yang sulit  direalisasikan  akibat  persepsi  yang heterogen,  sejalan  dengan  kepentingan masing-masing  individu/kelompok  yang terlibat  dalam  pengambilan  keputusan. Untuk  mengatasi  persoalan  tersebut dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung keputusan  yang  efektif,  yang  mampu memberi alternatif/solusi dalam pengambilan keputusan dan tidak memisahkan antara manusia, sarana/prasarana,  dan  sistem  manajemen
secara  keseluruhan  agar  dapat  mencapai tujuan bersama.
II. Landasan Teori 2.1 Pencocokan Profile Matching Maksud  dari  pencocokan  profil ( profil matching ) adalah sebuah mekanisme pengambilan
keputusan dengan  mengasumsikan  bahwa  terdapat tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal  yang harus  dimiliki  oleh  subyek  yang  diteliti, bukannya  tingkat  minimal  yang  harus dipenuhi  atau  dilewati.  Dalam  proses profile  matching secara  garis  besar merupakan proses membandingkan antara nilai    data    aktual    dari  suatu  profile  yang akan  dinilai  dengan  nilai  profil  yang diharapkan,  sehingga  dapat  diketahui perbedaan  kompetensinya  (disebut  juga gap),  semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan maka bobot nilainya  semakin  besar  yang berarti    memiliki    peluang    lebih    besar untuk  direkomendasikan  untuk    terpilih dalam   hal  ini  sebagai  karyawan yang di inginkan. Berikut adalah beberapa tahapan dan  perumusan  perhitungan    dengan metode profile matching :
I. Pembobotan II. Perhitungan dan Pengelompokan a. Core dan Secondary  Factor  Core Factor (Faktor  Utama) Core  factor merupakan  aspek(kompetensi)  yang paling  menonjol/paling  dbutuhkan oleh  suatu  kandidat  karyawan  yang diperkirakan  dapat  menghasilkan kinerja  optimal.  Untuk  menghitung core factor digunakan rumus :
Keterangan :
NCI  =  Nilai  rata-rata core  factor aspek (umum, kelengkapan dokumen, wawancara pertama, wawancara kedua, psikotes) NC  =  Jumlah  total  nilai core  factor aspek (umum, kelengkapan dokumen, wawancara pertama, wawancara kedua, psikotes) IC  = Jumlah item core factor
b.
Secondary factor (Faktor Pendukung) Secondary  factor adalah  item-item selain  aspek  yang  ada  pada core factor . Untuk menghitung secondary factor digunakan rumus :
Keterangan : NSI = Nilai  rata-rata secondary factor aspek  (umum,  kelengkapan dokumen, wawancara pertama, wawancara kedua, psikotes) NS = Jumlah total nilai secondary  factor aspek  (umum, kelengkapan  dokumen,  wawancara pertama, wawancara kedua, psikotes) IS    = Jumlah  item  secondary factor c. Perhitungan Nilai Total Tiap Aspek Dari  perhitungan core  factor dan secondary  factor dari  tiap-tiap aspek,  kemudian  dihitung  nilai  total dari  tiap-tiap    aspek    yang diperkirakan berpengaruh pada kinerja  tiap-tiap profile. Untuk menghitung  nila  total  dari  masing- masing aspek, digunakan rumus :
N = 60 % NC + 40% NS Keterangan : N = Nilai Total Tiap Aspek NCI = Nilai Core Factor
NSI = Nilai Secondary Factor d. Perhitungan Rangking Hasil  akhir  dari  proses profile matching  adalah  rangking  dari pelamar yang diajukan untuk mengisi  suatu  jabatan  karyawan tertentu. Penentuan mengacu rangking  pada  hasil  perhitungan
yang    ditujukan    pada    rumus dibawah ini :
Rangking  =  00%  NU  +  00%  NKD  + 00% NT Keterangan : NU = Nilai Umum NK = Nilai Kelengkapan Dokumen
NT = Nilai Tes 2.2 Alat Analisis Dan Perancangan

## 1. Data Flow Diagram (DFD)
Merupakan  gambaran  jaringan  dari sebuah  sistem  yang  bersifat  manual, otomatis,  atau  gabungan  dari  keduanya. Serta  menggambarkan  hubungan  dalam sistem  dari  kompoeon  dengan  seluruh hubungan antarmuka di antara komponen- komponen yang terkait.
2. Entity Relationship Diagram (ERD)
Yaitu  diagram  yang  sistematis, menggambarkan  himpunan  entitas  dari
sistem  yang  dilengkapi  dengan  atribut- atribut  yang  mempresentasikan  seluruh fakta dari dunia nyata yang ditinjau.
3. Flowmap Flowmap adalah  suatu  diagram untuk  menggambarkan  aliran  data  atau informasi antar bagian – bagian atau elemen – elemen  yang  terkait  dengan
sistem.
III. Analisis Masalah 3.1 Analisis Data yang Dibutuhkan Untuk mendapatkan bantuan Rehabilitasi, penduduk yang diajukan harus memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan oleh  Pusat  dan  untuk  nilai  persentase setiap  kriteria  telah  ditentukan  oleh  pihak BKM  (Badan  Keswadayaan  Masyarakat), adapun  kriterianya  sebagai  berikut  :

## 1. Aspek Umum
Tabel 1. Aspek Umum Sub Aspek Keterangan Nilai Keterangan KTP Tidak 1 Tidak memiliki KTP Ya 5 Meiliki KTP SKTM Tidak 1 Tidak Memiliki SKTM Ya 5 Memiliki SKTM Penghasilan Keluarga 450.000 – 500.000 1 Penghasilan / Mingu 400.000 – 450.000 2 Penghasilan / Minggu 350.000 – 400.000 3 Penghasilan / Minggu 300.000 – 350.000 4 Penghasilan / Minggu < 300.000 5 Penghasilan / Minggu
2. Aspek Kondisi
Tabel 2. Aspek Umum Sub Aspek Jenis Keterangan Nilai Kondsi Rumah Permanen Rumah yang infrastrukturnya terbuat dari bahan yang kuat  dan  kokoh  baik  di pondasi,dingding, maupun atap. 1 Tembok Sederhana Rumah dengan infrastruktur  setengah daripada rumah permanen 2 Setengah Tembok Rumah dengan setengah tembok yaitu tanpa  pelapis  luar  ( pelester ) atau rumahukuran ± 1 meter  dengan  tembok dan atasnya mengunakan GRC sebagai dingding 3 Bilik Rumah dingdingnya menggunakan  anyaman bambu 4 Rumah Panggung Rumah panggung sederhana mengunakan kayu biasa dan dingding dari anyaman bambu 5 Kepemilikan Lahan Tanah Bukan Milik Pribadi 1 Milik Pibadi 5

## 3. Aspek Tanggungan
Tabel 3. Aspek Umum
Sub Aspek Keterangan Nilai Jml Anggota Keluarga 1 orang 1 3 – 4 orang 3
3.2 Penilaian Skala Ordinal 1. Skala Ordinal a. Sangat Kurang   = 1 b. Kurang = 2 c. Cukup = 3 d. Baik = 4 e. Sangat Baik = 5 2. Nilai Target a. Aspek umum
a. KTP = 5 b. SKTM = 5 c. Penghasilan = 5 b. Aspek Kondisi a. Kondisi Rumah  = 5 b. Kepemilikan = 5 c. Aspek Tanggungan a. Jml Anggota Keluarga   = 5 b. Kendaraan =5 3.3 Contoh Kasus 1. Penilaian
Tabel 4. Penilaian Nama Penduduk Penilaian Umum Kondisi Tanggungan KTP  SKTM         Gaji  Rumah        Lahan  Anggota  Kendaraan Esih 5 5 5 5 5 1 5 Titing 5 5 3 4 5 5 5 Yati 5 5 1 5 5 3 1
Tabel 5. Bobot Nilai Penduduk
Nama Penduduk Penilaian Umum Kondisi Tanggungan KTP SKTM Gaji Rumah Lahan Anggota Kendaraan Esih 5 5 5 5 5 1 5 Titing 5 5 3 4 5 5 5 Yati 5 5 1 5 5 3
1
≥5 orang 5 Kendaraan Punya 1 Tidak 5
3.4 Perhitungan dan Pengelompokan
Core Factor dan Secondary Factor
Setelah  menentukan  bobot  nilai untuk  aspek  yang  dibutuhkan,  kemudian tiap aspek dikelompokkan lagi menjadi dua kelompok  yaitu core  factor dan secondary factor .  Untuk  penelitian core  factor dan secondary  factor didapatkan  dari  pihak BKM  (Badan  Keswadayaan  Masyarakat) sesuai dengan ketentuan yang dibuat oleh pihak  Pusat,  untuk core  factor dan secondary  factor dapat  dilihat  pada  tabel
berikuT Tabel 6. Tabel Tipe Faktor Aspek Penilaian Sub Aspek Tipe Umum 40% KTP CF SKTM SF Penghasilan CF Kondisi 40% Kondidi Rumah SF Kepemilikan Lahan CF Tanggungan 20% Jumlah Anggota Keluarga CF Kendaraan SF
Setelah  diketahui  tipe  faktor  untuk  masing-masing  kriteria,  selanjutnya  dapat dilakukan  perhitungan  nilai  total  untuk  masing-masing  aspek,  seperti  pada  rumus perhitungan di bawah ini :
Keterangan :
NCF : Nilai rata-rata Core factor NC (U,K,T) : Jumlah Total nilai Core  factor (Umum, Kondisi, Tanggungan) NIC : Jumlah Item Core factor NSF : Nilai rata-rata Secondary factor NS : Jumlah total nilai Secondary factor (Umum, Kondisi, Tanggungan) NIS : Jumlah Item Secondary factor
Untuk perhitungan core factor dan secondary  factor dalam  kasus  ini  yaitu sebagai berikut :
1. Esih
Aspek Umum  : NCF = 5+5 2 = 5 NSF = 5 1 = 5
Aspek Kondisi : NCF = 5 1 = 5 NSF = 5 1 = 5 Aspek Tanggungan : NCF = 1 1 = 1 NSF = 5 1 = 5
2. Titing Aspek Umum : NCF = 5+3 2 = 4 NSF = 5 1 = 5
Aspek Kondisi  : NCF = 4 1 = 4
NSF = 5 1 = 5
Aspek Tanggungan : NCF = 5 1 = 5 NSF = 5 1 = 5 3. Yati Aspek Umum             : NCF = 5+1 2 =3 NSF = 5 1 = 5 Aspek Kondisi : NCF = 5 1 = 5 NSF = 5 1 = 5 Aspek Tanggungan : NCF = 3 1 = 3 NSF  = 1 1 =  1
Tabel .7. Nilai core factor dan secondary factor Nama Penduduk Penilaian Umum Kondisi Tanggungan CF SF CF SF CF SF Esih 5 5 5 5 1 5 Titing 4 5 5 4 5 5 Yati 3 5 5 5 3 1

## 3.4.1 Perhitungan Nilai Total
Dari  perhitungan  setiap  aspek  yang  diatas,  berikutnya  dihitung  nilai  total berdasarkan presentase dari core  factor dan secondary  factor yang  diperkirakan berpengaruh terhadap penentuan penerima bantuan pembangunan RTLH (Rumah Tidak Layak Huni).
N (U,K,T) = 60%NCF + 40%NSF
Keterangan: NCF (U,K,T)
: Nilai rata-rata core factor (Umum, Kondisi, Tanggungan) NSF (U,K,T) : Nilai rata-rata secondary factor (Umum, Kondisi, Tanggungan) N (U,K,T)
: Nilai total dari aspek (Umum, Kondisi, Tanggungan)
(x)%             : Nilai persen yang diinputkan
Perhitungan  aspek  umum,  kondisi,  dan  Tanggungan  dengan  nilai  60%  dan  40%  seperti berikut ini  :
1. Esih
Aspek Umum: NU = (60% x 5) + (40% x 5) = 5 Aspek Kondisi: NK = (60% x 5) + (40% x 5) = 5 Aspek Tanggungan: NK = (60% x 1) + (40% x 5) =2.6
2. Titing
Aspek Umum: NU = (60% x 4) + (40% x 5) = 4.4 Aspek Kondisi: NK = (60% x 5 + (40% x 4) = 5
Aspek Tanggungan: NK = (60% x 5) + (40% x 5) = 5
3. Yati
Aspek Umum: NU = (60% x 3) + (40% x 5) = 3.8 Aspek Kondisi: NK = (60% x 5) + (40% x 5) = 5 Aspek Tanggungan: NK = (60% x 3) + (40% x 1) = 2
Tabel 8. Nilai Total
Nama Penduduk Perhitungan Nilai Total Umum Kondisi Tanggungan Esih 5 5 2.6 Titing 4.4 5 5 Yati 3.8 5 2.2

## 3.4.2 Perhitungan Penentuan Rangking
Pada  tahap  ini  untuk  melakukan perhitungan  penentuan  rangking  maka nilai  total  sub  aspek  untuk  setiap  aspek dikalikan  dengan  nilai  presentase  untuk tiap-tiap  aspek,  dimana  pada  sistem  ini digunakan  nilai presentase aspek  sebagai berikut :
1. Aspek Umum : 40% 2. Aspek Kondisi   : 40% 3. Aspek Tanggungan
: 20%
Nilai presentase untuk  masing- masing  aspek  diatas  didapat  dari  hasil wawancara  dengan koordinator program bantuan  RTLH  (Rumah  Tidak  Layak  Huni),
berikut  ini  adalah  perhitungan  penentuan rangking untuk setiap alternatif :

## Rangking = 40%NAU+40%NAK+20%NAT
Maka  perangkingannya  sebagai  berikut
:
1. Esih     : (40% x 5) + (40% x 5) + (20% x
2.6) = 4.52
2. Titing   : (40% x 4.4) + (40% x 5) + (20% x 5) = 4.76
3. Yati      : (40% x 3.8) + (40% x 5) + (20% x 2.2) = 3.96
Tabel 9. Tabel Perangkingan
Nama Penduduk Aspek Total Nilai  Rangking Umum Kondisi Tanggungan Esih 2 2 0.52 4.52 2 Titing 1.76 2 1 4.76 1 Yati 1.52 2 0.44 3.96 3
Hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Profile  Matching dan berdasarkan  data  yang  ada  serta  kriteria  yang  telah  ditentukan  maka  diperoleh  hasil bahwa yang lebih di dahulukan untuk mendapatkan bantuan pembangunan RTLH adalah Titing dengan jumlah nilai sebesar 4.76.

## IV.
Perancangan Sistem
4.1. Rancanga Data Flow Diagram (DFD)
4.1.1. Diagram Konteks Gambar 4.1. Diagram Konteks
4.1.2. Data Flow Diagram (DFD) Level 0 Dari Diagram Konteks
Gambar.2. Level 0 Dari Diagram Konteks

## V. Implementasi
Program yang dirancang oleh penulis merupakan  program  aplikasi  mengenai Sistem  Kepetusan  Penerima  Bantuan Pembangunan  Rumah  Tidak  Layak  Huni
Dengan  Menggunakan  Metode  Profile
Matching  Di  Kelurahan  Sukaasih  Kota
Tasikmalaya. Adapun implementasi program, sebagai berikut: 5.1 Tampilan Form Penduduk
Gambar.5.1. Tampilan Form Penduduk
5.2 Tampilan Form Nilai Gamabar.5.2. Tampilan Form Nilai

## 5.3 Tampilan Form Rangking
Gambar 5.3. Tampilan Form Rangking
VI. PENUTUP
6.1 Kesimpulan
Dari  Hasil  penelitian  yang  dilakukan maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Dengan  adanya  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  ini,  maka pengolahan  data  penduduk  yang menerima  bantuan  pembangunan RTLH menjadi lebih cepat. 2. Proses penentuan penerima bantuan pembangunan RTLH menjadi lebih objektif  karena sesuai dengan  kriteria  yang  diinginkan  dan tidak  dapat  dipengaruhi  oleh  faktor lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Bahra  Bin  Ladjamudin.  Analisis  dan Desain Sistem Informasi , Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005. Hal: 8 Hanif  Al  Fatta, Analisis  &  Perancangan Sistem  Informasi, C.V  ANDI  OFFSET, 2007 Yogyakarta, Hal : 3 http://id.wikipedia.org/wiki/Data Flow Diagram  (diakses  pada  tanggal  14 Mei 2017) http://id.wikipedia.org/wiki/Entity
Relationship  Diagram  (daikses  pada tanggal 14 Mei 2017) http://id.wikipedia.org/wiki/flowmap (diakses pada tanggal 25 Mei 2017) http://id.wikipedia.org/wiki/Basis_data (diakses pada tanggal 25 Mei 2017) http://id.wikipedia.org/Bahasa_pemrogra man (26 Mei 2017) http://id.wikipedia.org/wiki/HyperText_ma rkup_language (diakses pada tanggal 26 Mei 2017) http://id.wikipedia.org/wiki/PHP  (diakses pada tanggal 26 Mei 2017) Jogianto  HM.,  MBA.,  Akt.,  Ph.  D., Analisis dan  Desain  Sistem  Informasi  : Pendekatan    Terstruktur  Teori  Dan
Praktek  Aplikasi    Bisnis (edisi  ketiga Yogyakarta:ANDI,2005).hal 1 Jogiyanto,  H.M.,  Prof.  Dr.  MBA.,  Akt  . Ebook Sistem Informasi manajemen, 2009.
Kadir,  Abdul,  Ir.,    Konsep  dan  Tuntutan Praktis Basis Data, Yogyakarta : Andi Ofset, 2009.
Kani,  Firmansyah  dan  Supandi,  Unggul Utan,  Pemrograman  Data  Base Menggunakan  Delphi,    Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.  Hal:7 Kusrini, M.Kom, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan, C.V  OFFSET, 2007 Yogyakarta. Hal: 6-7 Kusrini, M.Kom, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan, C.V  ANDI OFFSET, 2007 Yogyakarta. Hal: 16 Kusrini, M.Kom, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan, C.V  ANDI OFFSET, 2007 Yogyakarta. Hal: 53 Yulianeu  A,  2016,  Sistem  Berkas,  LPPM STMIK DCI, Tasikmalaya. Yulianeu A, DH, 2016, Penelitian Operasional,  LPPM  STMIK  DCI, Tasikmalaya. Yulianeu  A,  Rahmayati  NM,  2017,  Sistem Pakar Penentu Makanan Pendamping  Air  Susu  Ibu  Pada  Bayi Usia  6  Bulan  Samapai  12  Bulan Menggunakan Metode Forward
Chai,  Jurnal  Teknik  Informatika (JUTEKIN) 3(2).