## Implementasi Metode AHP Dan TOPSIS Pada Pengambilan Keputusan Penerima
(BLT) Di Desa Sawojajar
Ahmad Zaeni Lubis1 1 , Mardi Siswo Utomo 2
1,2 Teknik Informatika, Teknologi Informasi Dan Industri, Universitas Stikubank Semarang Jl. Tri Lomba Juang, Mugassari, Kec. Semarang Sel., Kota Semarang, Jawa Tengah 50241 Telp (62-24) 8414970 Fax (024) 8441738 E-mail: zaenallubis165@gmail.com , mardi@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRAK
Program  BLT  telah  diberlakukan  oleh  pemerintah  Indonesia.  Sasaran  Program  BLT  Rumah  Tangga  untuk mengimbangi  penurunan  subsidi  BBM,  penting  untuk  membantu  masyarakat  kurang  mampu  agar  dapat  terus memenuhi  kebutuhan  pokoknya.  Di  Desa  Sawojajar,  di  mana  BLT  seharusnya  disalurkan  kepada  masyarakat kurang  mampu  atau  tidak  mampu  yang  terkena  wabah,  BLT  berbanding  terbalik  dengan  tujuan  atau  target pemerintah dalam menyalurkan bantuan tersebut. Menemukan vendor sangat sulit bagi calon klien karena hal ini. Kami  membutuhkan  sistem  yang  menerapkan  metode  TOPSIS  dan  AHP  untuk  melampaui  ini.  Riset  bertujuan untuk mengetahui hasil penerapan pendekatan AHP dan TOPSIS pada proses identifikasi penerima BLT sistem pendukung Desa Sawojajar. Model pengembangan sistem air terjun digunakan. Sistem yang dikembangkan untuk membantu dalam pengusulan penerima BLT sesuai dengan harapan berdasarkan hasil penerapan dua cara tersebut. Sistem tersebut berhasil memberikan rekomendasi bagi penerima BLT di Desa Sawojajar, sesuai hasil pengujian black box, dan memenuhi kebutuhan fungsional.
Kata Kunci : Bantuan Langsung Tunai, SPK, Waterfall, dan AHP- TOPSIS

## ABSTRACT
The  BLT  program  has  been  implemented  by  the  Indonesian  government.  The  target  of  the  Household  BLT Program is to offset the reduction in fuel subsidies. It is important to help the less fortunate so that they can continue to meet their basic needs. In Sawojajar Village, where BLT was supposed to be distributed to underprivileged or incapacitated communities affected by the epidemic, BLT was inversely proportional to the government's goals or targets in distributing this assistance. Finding vendors is very difficult for prospective clients because of this. We need a system that implements TOPSIS and AHP methods to go beyond this. The research aims to determine the results  of  applying  the  AHP  and  TOPSIS  approaches  to  the  process  of  identifying  BLT  beneficiaries  in  the Sawojajar  Village  support  system.  The  waterfall  system  development  model  is  used.  The  system  developed  to assist in proposing BLT recipients is in accordance with expectations based on the results of implementing these two methods. The system succeeded in providing recommendations for BLT beneficiaries in Sawojajar Village, according to the results of the black box test, and meeting functional requirements.
Keywords : Direct Cash Assistance, SPK, Waterfall, and AHP-TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
BLT,  salah  satu  program  bantuan  pemerintah, menawarkan  bantuan  keuangan  atau  lainnya, bersyarat atau tidak bersyarat, kepada daerah miskin. Pendanaan BLT dialokasikan sesuai dengan kebijakan pemerintah pusat [1] Desa Sawojajar, Kec. Wanasari,  Kab.  Brebes  adalah  salah  satu  desa  yang mendapat  manfaat  dari  BLT.  Desa  ini  sangat merasakan manfaat dari  bantuan yang diarahkan oleh pemerintah  untuk  masyarakat  miskin,  yang  telah diberikan kepada masyarakat. Namun pada kenyataannya, cara penggunaan bantuan ini berbanding  terbalik  dengan  keadaan  di  lapangan. BLT  di  Desa  Sawojajar  berbanding  terbalik  dengan maksud  atau  tujuan  pemerintah  dalam  penyaluran bantuan  ini,  dimana  BLT  seharusnya  diberikan kepada fakir miskin atau kurang mampu yang terkena
pandemi,  demikian  wawancara  yang  dilaksanakan periset pada saat pra riset.
Beberapa  warga  setempat  mengklaim  bantuan itu  tidak  efektif  karena  masih  ada  beberapa  orang yang  lebih  berhak  menerimanya  daripada  beberapa orang  yang  sekarang  menerimanya.  Selain  itu, banyak  juga  warga  yang  mengklaim  bahwa pemerintah desa yang harus disalahkan. Penggunaan (DSS) untuk pengambilan keputusan terkait pemilihan penerima BLT ke depan merupakan solusi yang mudah untuk mengatasi masalah ini.
Hal  ini  disebabkan  SPK  dapat  menawarkan solusi  terkait  masalah  tersebut  dengan  menawarkan evaluasi dari setiap alternatif guna  mencapai pilihan metode terbaik yang digunakan penerima. SPK BLT ialah  AHP  serta  TOPSIS.  Metode  TOPSIS  dipilih karena  pada  contoh  ini  dapat  menghasilkan  usulan
penerima  BLT  yang  sesuai  dengan  prediksi.  Ini adalah  bentuk  teknik  pendukung  keputusan  yang dibangun berdasarkan premis bahwa pilihan optimal merupakan  opsi  yang  sangat  jauh  dari  pemecahan sempurna  yang  tidak  di  idamkan  serta  sangat  dekat dengan pemecahan sempurna yang diinginkan.
Meskipun  pendekatan  AHP  merupakan  cara umum  untuk  menimbang  kriteria  dan  menentukan signifikansi  setiap  kriteria.  Karena  gagasan  vektor eigen dalam AHP, yang digunakan untuk melaksanakan  prosedur  peringkat  prioritas  untuk setiap  kriteria  berdasarkan  matriks  perbandingan berpasangan,  metode  ini  dipilih  [2].  Riset  yang dilaksanakan  oleh  Parameswari,  dkk  ditahun  2022 dengan judul riset ialah “Implementasi Metode AHP Pada  sistem  Pendukung  Keputusan  Pariwisata  Jawa Timur”.
Berdasarkan pengujian yang dijalankan dengan menggunakan  Black  Box,  diketahui  bahwa  semua fungsi  yang  diperiksa  berfungsi  dengan  baik, memungkinkan  penerapan  pendekatan  AHP  untuk menentukan  pariwisata  di  Jawa  Timur.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  penerapan  metode  AHP  dapat mempromosikan wisata ke Jawa Timur[3]. Selain itu, pendekatan  AHP  dan  TOPSIS  digunakan  dalam penelitian Setiyanto, R, dkk dengan  judul penelitian sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  matras. Sistem  yang  dibuat  dari  hasil  penelitian  dapat menyarankan kasur dengan menggunakan metodologi AHP dan TOPSIS [4].
Bersumber  uraian  diatas,  maka  dilaksanakan riset  dengan  judul  “Implementasi  Metode  AHP  dan TOPSIS  pada  Pengambilan  Keputusan  Penerima Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  di  Desa  Sawojajar. Semoga  sistem  ini  mampu  memudahkan  proses pennetuan  calon  penerima  BLT  serta  memberikan rekomendasi  dalam  penentuan  penerima  BLT  yang layak sebagaimana dengan standar yang ditetapkan.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Bantuan Langsung Tunai
Program  BLT  akan  dilaksanakan  buat  RTS selaku  pembayaran  pemotongan  subsidi  BBM. Pelaksanaan  program  BLT-RTS  harus  secara langsung  membantu  masyarakat  miskin  (yang dikategorikan selaku RTS), menawarkan keuntungan yang  jelas,  mendorong  tanggung  jawab  sosial bersama, dan menjamin bahwa rumah tangga sasaran percaya: dapat meningkatkan kepercayaan masyarakat  terhadap  pemerintah yang  selalu menganggap  serius  meroketnya  biaya  bahan  bakar, yang merupakan beban yang signifikan [5].
2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Wiji  Setiyaningsih  yang  menulis buku  tentang  konsep  sistem  pengambilan  keputusan pada  tahun  2015.  Definisi  dan  Fitur  SPKM  Dalam rangka mempromosikan konsep Sistem Pengambilan Keputusan, Michael S. Scott Morton muncul dengan nama  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Manajemen" pada tahun 1970 [6].
Menindaklanjuti  pernyataan  tersebut,  ide Sistem Pendukung Keputusan dikembangkan melalui penelitian  oleh  sejumlah  universitas  dan  bisnis. Intinya,  DSS  dikembangkan  untuk  mendukung pengambilan keputusan di  semua tahapan, termasuk penemuan  masalah,  pengumpulan  data,  pemilihan metode, dan penimbangan opsi.

## 2.3 MYSQL
Sebuah  program  gratis  yang  disebut  MySQL dapat  diakses  di  bawah  lisensi  open  source.  Karena PHP  menawarkan  berbagai  kemampuan  untuk mendukung  database  MySQL,  MySQL  dapat digunakan  dengan  berbagai  sistem  informasi  dan bahasa pemrograman [7].

## 2.4 Analytical Hierarchy Process
Dr  Thomas  L.  Thirty,  seorang  matematikawan di University of Pittsburgh, menciptakan pendekatan AHP. Melalui proses yang dibuat untuk menentukan ukuran preferensi di antara rangkaian pilihan ganda, AHP  pada  dasarnya  berusaha  untuk  merasionalisasi pandangan  orang  yang  terkait  erat  dengan  situasi tertentu.  Riset  bertujuan  untuk  mengembangkan model masalah yang tidak terstruktur, yang biasanya ditujukan  untuk  mengatasi  masalah  kuantitatif  atau moral.  Dalam  keadaan  kompleks  atau terbuka,  serta ketika data statistik langka atau tidak ada dan hanya data  kualitatif  yang  tersedia,  sistem  pendukung keputusan menginformasikan, mengarahkan, memprediksi, dan membantu pengguna. Ini dimaksudkan untuk mengarahkan Anda ke informasi yang akan membantu pengambilan keputusan Anda. Dalam  hal  persepsi,  pengetahuan,  dan  intuisi  [9]. Untuk  menggunakan  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  mengatasi  permasalahan  terkait pengambilan  keputusan,  Anda  perlu  mengetahui beberapa aturan. [10]:
1. Setelah  menjelaskan  masalah  dan  memutuskan tindakan yang ideal, buat hierarki hambatan yang dialami.  Struktur  hierarkis  digunakan  untuk menetapkan  tujuan,  yang  merupakan  tujuan sistem tingkat atas dan menyeluruh.
2. Pasangan perbandingan dibuat
Tabel  1.  Skala  intensitas  kepentingan  pada matriks perbandingan Kepentingan Penjelasan 1 Kedua level itu penting 3 Yang satu lebih besar dari yang lain
5 Yang satu lebih besar dari yang lain 7 Beberapa level lebih penting daripada yang lain 9 Beberapa level lebih penting daripada yang lain 2,4,6,8 Nilai antara dua nilai imajiner yang berdekatan Kebalikan Nilai Kebalikan antara dua nilai imajiner yang berdekatan
a. Langkah  awal  dalam  menetapkan  prioritas sesuatu  elemen  merupakan  menyamakan elemen  secara  berpasangan  kriteria  yang disediakan.
b. Nilai  dimasukkan  ke  dalam matriks perbandingan
berpasangan untuk menunjukkan  bobot  relatif  dari  masing- masing faktor.
3. Sintesis Perbandingan  berpasangan  digunakan  untuk menggabungkan faktor dan menentukan prioritas keseluruhan.  Ini  adalah  langkah-langkah  dalam langkah ini:
a. Untuk mendapatkan normalisasi matriks, bagi nilai  setiap  kolom  dengan  jumlah  kolom terkait.
b. Nilai dari tiap kolom matriks setelah itu wajib dijumlahkan.
Jumlahkan  nilai  dari  tiap  baris  serta  untuk dengan  jumlah  total  item  buat  memperoleh nilai mean.
4. Mengukur konsistensi Jika  Anda  ingin  mengembangkan  tingkat konsistensi  berdasarkan  faktor  konsistensi  yang rendah, mengukur konsistensi sangatlah penting. Proses  pengukuran  konsistensi melibatkan langkah-langkah selanjutnya:
a. Bagilah  tiap  nilai  di  kolom  awal  dengan kepentingan relatif elemen awal, kemudian kalikan  nilai  di  kolom  kedua  dengan kepentingan  relatif  elemen  ketiga,  serta seterusnya
b. Masing-masing baris di jumlah.
c. Item prioritas relatif yang cocok dipisahkan oleh hasil penjumlahan baris.
d. Kalikan  hasil  bagi  tersebut  dengan  jumlah item  yang  ada,  ʎ  max  disebut  hasil.  (C1) dihitung  dengan  rumus: ʎ 𝒎𝒂𝒌𝒔 − 𝒏 ,  dimana  n  = banyaknya elemen 𝒏 − 𝟏
CR  dihitung  dengan  rumus  : 𝐶𝐼 ,  dimana  IR adalah IR
Hierarki diperiksa konsistensi.

## 𝐼𝑅
Evaluasi  data  yang  ditinjau  harus  diulang sampai  nilainya  konsisten  jika  hasilnya  lebih  besar dari 10%. Hasilnya konsisten, jika tingkat konsistensi ((CI)/IR)  </=  0,1.  Indeks  konsistensi  acak  (IR) tercantum  pada  Tabel  2.  Menurut  Dr.  Thomas  L. Saaty,  gagasan  metode  AHP  adalah  sumber  nilai untuk tabel konsistensi acak.
Tabel 2. Daftar Indeks Random Konsisten (IR) Ukran Matriks Nilai IR 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48

## 2.5 Technique For Order Preference By Similarity To An Ideal Solution
Buat  memastikan  seberapa  dekat  sesuatu alternatif  dengan  jawaban  sempurna,  TOPSIS memakai  ketentuan  kalau  opsi  yang  diseleksi  wajib mempunyai jarak sangat jauh darinya. Ini memastikan  gimana  pemecahan  sempurna  yang positif serta negatif dipisahkan. Pemecahan maksimal terbuat dengan mencampurkan skor paling tinggi buat tiap ciri serta nilai terendah buat tiap kriteria. TOPSIS memikirkan  jarak  ke  pemecahan  sempurna  negatif serta  pemecahan  sempurna  positif  tidak  hanya keakraban  relatif  dengan  pemecahan  sempurna positif[11].
Berikut tahapan teknik TOPSIS:
 Buat  matriks  perbandingan  berpasangan  yang dinormalisasi.
 Menghasilkan  matriks  keputusan  yang  berbobot serta ternormalisasi.
 Tetapkan matriks solusi ideal positif dan negatif.
 Hitung  pemisahan  antara  nilai  masing-masing alternatif  dan  solusi  matriks  ideal  positif  dan negatif.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analytic Hierarchical Process
a. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar
Kriteria. Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Kinerja Kriteria C1 C2 C3 C1 1 5 7 C2 0,02 1 2 C3 0,0993056 0,05 1 Total 1,343 6,05 10
Skala intensitas penting dari matriks perbandingan, yang darinya diperoleh nilai perbandingan  berpasangan  dari  setiap  kriteria, dipertimbangkan untuk menghitung nilai kepentingan dari setiap kriteria yang tercantum dalam Tabel 3. b. Matrix normalisasi
Tabel 4. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Kriteria C1 C2 C3 C1 0,517361 0,534028 00,07 C2 0,103472 0,106944 00,02 C3 0,073611 0,077 00,01
c. Matrix bobot prioritas Anda dapat menggunakan rumus untuk menentukan nilai  eigen  setelah  mendapatkan  hasil  pembagian untuk setiap kolom. Dengan kata lain, kalikan angka di  setiap  baris  dengan  jumlah  item  kriteria  untuk mendapatkan  rata-ratanya.  Perhitungannya  adalah rasio jumlah elemen kriteria terhadap jumlah kriteria ketika  ada  enam  kriteria,  seperti  baris  kriteria  dan nilai  eigen  kedua  (C1  dan  C2). Tabel  3  menyajikan temuan.
Tabel 5. Matrik Bobot Prioritas
Kriteria C1 C2 C3 Bobot C1 0,517361 0,534028 00,07 0,5125 C2 0,103472 0,106944 00,02 0,116667 C3 0,073611 0,077 00,01 0,094
d. mengukur konsistensi Tahap selanjutnya adalah menghitung uji konsistensi dan menghitung matriks mxn. Kolom bobot prioritas pada Tabel 3 dikalikan dengan anggota matriks dalam perbandingan  ini  dengan  Tabel  2  dan  Tabel  3. Beginilah cara menghitung matriks
Tabel 6. Matriks Konsistensi C1 C2 C3 Bobot C1  0,517361  0,534028  00.07 3.031 C2  0,103472  0,106944  00.02 3.008 C3  0,073611  0.077 00.01 3.004
Kemudian ukur konsistensinya dengan rumus di atas. λ diperoleh dengan menjumlahkan setiap nomor baris dan  hasil  bagi  prioritas  dari  Tabel  3  di  atas.  Oleh karena itu, λ adalah 3,0143 dan nilai CI diberikan di bawah ini. :
e. Menentukan konsistensi ratio Tahapan  terakhir  adalah  mencari  menentukan konsistensi rasio. (CR) didapat dari hasil bagi antara CI dengan Random Index (RI).

## 3.2 TOPSIS
Perangkingan  Menggunakan  Metode  TOPSIS, Prinsip  dasar  dari  teknik  TOPSIS  adalah  bahwa pilihan optimal adalah  yang terjauh dari solusi  ideal negatif dan positif.
Persyaratan kelayakan penerima BLT. C1 = Tidak sedang menerima bantuan sosial C2 = Kehilangan pekerjaan C3 = Memiliki anggota keluarga penyakit kronis a.  Matriks Perbandingan Berpasangan yang  Ternormalisasi  Pemeringkatan  kesesuaian setiap  alternatif  terhadap  setiap  kriteria.  Bobot masing-masing  subkriteria  adalah nilai yang ditentukan  berdasarkan  data  peneliti,  hasil  referensi dari  jurnal  mengenai  pembobotan  dalam  metode topsis, dan kategori nilai subkriteria digunakan untuk skor dari 1 sampai 5.
Tabel  berikut  menampilkan  peringkat  kesesuaian setiap alternatif untuk setiap kriteria:
Tabel 7. Bobot Nilai Bobot Nilai Sangat Tidak Layak 1 Tidak Layak 2 Cuikup 3 Layak 4 Sangat Layak 5
Pada Tabel 7 diatas terdapat  5 kategori  bobot  yaitu, “tidak  layak”,  “sangat  layak”  “layak”  “sangat  tidak layak” serta “cukup”.
1.  Tidak sedang menerima bantuan sosial lainnya .
Tabel 8. Tidak Menerima Bantuan Tidak Menerima Bantuan Nilai Parameter Tidak pernah menerima 3 Sangat Layak Pernah menerima 3 Cukup Sedang menerima 1 Sangat tidak layak
Pada Tabel 8 diatas dengan kriteria C1 terdapat nilai bobot yang telah ditentukan. Sebagai contoh, apabila tidak  sedang  menerima  bantuan  lain  pada  Alternatif A tidak pernah menerima maka Alternatif A tersebut akan meraih nilai bobot 5 dengan keterangan sangat layak dan begitu juga seterusnya sesuai data alternatif tersebut.
2.  Kehilangan pekerjaan Tabel 9. Kehilangan Pekerjaan Kehilangan Pekerjaan Nilai Parameter Ya 5 Sangat Layak Tidak 1 Sangat tidak layak
Kehilangan pekerjaan  Nilai Parameter Ya 5 Sangat Layak  Tidak  1  Sangat  Tidak  layak  Pada  Tabel  9
diatas  dengan  kriteria  C1  terdapat  nilai  bobot  yang telah ditentukan. Sebagai contoh, apabila kehilangan pekerjaan  pada  Alternatif  A  Ya  maka  Alternatif  A tersebut akan meraih nilai bobot 5 dengan keterangan sangat  layak  dan  begitu  juga  seterusnya  sesuai  data alternatif tersebut.
3.  Memiliki  anggota  keluarga  terkena  penyakit kronis
Tabel  10.  Mempunyai  anggota  keluarga  terkena penyakit kronis
Mempunyai anggota keluarga terkena penyakit kronis Nilai Parameter Mempunyai 5 Sangat Layak Tidak mempunyai 1 Sangat tidak layak
Mempunyai  anggota  keluarga  terkena  penyakit kronis  Nilai Parameter Mempunyai 5  Sangat Layak Tidak mempunyai  1 Sangat Tidak layak Pada Tabel 8 diatas dengan kriteria C1 terdapat nilai bobot yang  telah  ditentukan.  Sebagai  contoh,  apabila memiliki  anggota  keluarga  terkena  penyakit  kronis pada  Alternatif  A  mempunyai  maka  Alternatif  A tersebut akan meraih nilai bobot 5 dengan keterangan sangat  layak  dan  begitu  juga  seterusnya  sesuai  data alternatif tersebut.
Tabel  berikut  menampilkan  peringkat  kesesuaian setiap  alternatif  untuk  setiap  kriteria  Matriks normalisasi  kemudian  harus  dihitung,  membagi elemen nilai atribut dengan normalisasi per kolom. Tabel 11. Rangking Kecocokan Alternatif
Alternatif C1 C2 C3 Sambi 3 5 1 Al Wahid 3 1 5 Nasrul 5 5 5 Amriadi 3 5 1 Suparta 3 5 1
Nilai  normalisasi untuk setiap kolom ditunjukkan di bawah ini.
Tabel 12. Nilai Normalisasi Kriteria C1 C2 C3 A1 0,38411 0,49752 0,13736 A2 0,38411 0,690972 4,769444 A3 0,64018 0,49752 4,769444 A4 0,38411 0,49752 0,13736 A5 0,38411 0,49752 0,13736 b. Matriks Normalisasi Terbobot Dan Matriks Solusi Ideal Matriks Normalisasi Terbobot Selanjutnya
Ditentukan Dengan Mengalikan Nilai Bobot Prioritas (W) Dengan Nilai Normalisasi.
Tabel 13. Normalisasi Terbobot Alternatif C1 C2 C3 A001 0,28346 0,8338 0,01297 A002 0,28346 0,01668 0,06486 A003 0,47244 0,8338 0,06486 A004 0,28346 0,8338 0,01297 A005 0,28346 0,8338 0,01297
Dikarenakan komponen penelitian berhubungan dengan keuntungan,  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  solusi ideal positif yang dihasilkan dari nilai matriks berbobot Y tertinggi dan solusi ideal negatif yang dihasilkan dari nilai matriks berbobot Y terendah.
Tabel 14. Matriks Solusi Ideal
Solusi Ideal C1 C2 C3 Positif 0,47244  0,08338  0,06486 Negatif 0,28346  0,01668  0,01297

## c. solusi ideal
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, maka diperoleh  nilai  maksimum  terdapat  pada  alternatif A003  yaitu  Nasrun  sehingga  dipilih  menjadi rekomendasi terbaik sebagai penerima BLT dari hasil preferensi menunjukkan rekomendasi penerima BLT yaitu  pertama  A003  yaitu  Nasrun  sebesar  1. Rekomendasi  kedua  adalah  Suparta  (A005)  dengan besar0,254,  kemudian  rekomendasi  ketiga  adalah Amriadi  (A004)  sebesar  0,254.  Untuk  hasil keseluruhan  dapat  dilihat  pada  lampiran  1  dan rekomendasi  penerima  BLT  yang  dihasilkan  oleh sistem yang ditandai dengan warna biru.
Tabel 15. Perangkingan Alternatif Total Rank A001-SAMBI 0,176389 4 A002-AL WAHID 0,143056 5 A003-NASRUDIN 1 1 A004-AMRIADI 0,176389 3 A005-SUPARTO 0,176389 2
Rekomendasi penerima BLT dapat dilihat pada tabel  15  di  atas.  Rekomendasi  yang  dihasilkan  oleh tata  cara  AHP  serta  TOPSIS  buat  menentukan penerima BLT diurutkan berdasarkan nilai preferensi tertinggi  yang  dapat  dicapai  oleh  sistem  dengan menggabungkan  kedua  pendekatan  AHP  dan TOPSIS.

## 4. KESIMPULAN
Bersumber  pada  ulasan  pada  bab  lebih  dahulu bisa  disimpulkan  bahwa  sistem  rekomendasi  Desa Sawojajar untuk identifikasi penerima BLT memakai
teknik  AHP  serta  TOPSIS  sesuai  dengan  kriteria acuan  yang  sudah  ditentukan  serta  sistem  yang dikembangkan  telah  memenuhi  harapan  dalam  hal dapat  membantu  memberikan  rekomendasi  bagi penerima  BLT.  Sistem  yang  dikembangkan  telah mampu  menghasilkan  usulan  penerima  BLT  dan memenuhi kriteria fungsional, sesuai dengan temuan pengujian  black  box.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa dengan menggunakan metodologi AHP dan TOPSIS, permasalahan dalam mengidentifikasi penerima BLT di Desa Sawojajar dapat diselesaikan, yang berujung pada  terciptanya  alternatif  terbaik  berdasarkan  nilai preferensi tertinggi/terbesar. Karena sistem ini masih dikembangkan  dengan  antarmuka  yang  sederhana, peneliti selanjutnya dapat membuat tampilan di web. Kriteria tersebut dapat diperluas dengan menggunakan  pendekatan  SAW  atau  metode  lain kedepannya oleh peneliti yang ingin membuat sistem pendukung  keputusan  pemilihan  penerima  BLT. Agar seleksi lebih bijak dan akurat, serta memberikan arahan bagi peneliti yang akan datang.

## PUSTAKA
[1] Prahartiwi, L. I., & Rosita, D. (2022). Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung Tunai  menggunakan  Simple  Additive  Weighting (SAW)  di  Desa  Sukatenang.  Jurnal  Khatulistiwa Informatika, 8(1), 28-33.
[2] Kusumadewi, S. (2007). Klasifikasi
Kandungan  Nutrisi  Bahan  Pangan  Menggunakan Fuzzy  C-  Means.  In  Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI).
[3] Parameswari,  P.  L.,  Astuti,  I.,  &  Ariestya, W.  W.  (2022).  Implementasi  Metode  Ahp  Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Pariwisata  Jawa Timur. Jurnal Teknoinfo, 16(1), 40-45.
[4] Setiyanto,  R.,  Dzulhaeq,  M.L,  &  Apipi,, I.K.(2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kasur  Menggunakan  Metode  AHP  TOPSIS. JURNAL  TREN  BISNIS  GLOBAL  2,  no.  1 (2022):60-70.
[5] Departemen  Sosial  RI.  (2008).  Petunjuk Teknis  Program  Bantuan  Langsung  Tunai  kepada Rumah Tangga Sasaran. Jakarta: Depsos RI.
[6] Setiyaningsih,  W.2015.Konsep  Pendukung Keputusan. Malang: Yayasan Edelweis [7] Nugroho,  I.  2019.  System  InFormasi Penerimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Web  dengan  PHP dan SQL. Skripsi Universitas Negeri Yogyakarta, 11. [8] Harno,  S.  2013.  Modul  Pelatihan  Website Universitas Lampung. Lampung: Universitas Lampung.
[9] Sasongko,  A.,  Astuti,  F.  I.,  dan  Maharani, S.2017.  Pemilihan  Karyawan  Baru  dengan  Metode Ahp  (Analytic  Hierarchy  Process),  Vol.  12  No.2, osf.io, diakses pada 26 November 2022) [10] Kursini.2017. Konsep dan  Aplikasi System Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta:  Andi  Offset. [11] Kristina,  T.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  Dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS
Untuk  Pemilihan  Lokasi  Pendirian  Grosir  Pulsa. Paradigma, 20(1), 8-12.