DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.315 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1483-1490 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE AHP-TOPSIS METHOD IN DECISION MAKING OF SOCIAL ASSISTANCE RECIPIENTS IN KARANGANYAR GUNUNG SEMARANG
Dinda Locita Fitri 1 , Aji Supriyanto* 2
1.2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Indonesia Email: 1 dindalocitafitri@mhs.unisbank.ac.id , 2 ajisup@edu.unisbank.ac.id
(Naskah masuk: 4 Mei 2022, Revisi: 26 Mei 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
The  government's  program  of  Social  Assistance  (Bansos)  aims  to  improve  the  welfare  of  poverty  in  order  to increase economic value, targeting that the recipients of the social assistance are the poor. There are still some obstacles  in  receiving  social  assistance,  which  are  considered  to  be  uneven,  duplicate  data  and  mistargeted. There  are  various  models  of  determining  poverty,  one  of  which  is  based  on  calculations  from  the  Central Statistics Agency (BPS). These provisions are used by the government in providing social assistance to be right on target. The determination of social assistance recipients according  to  BPS has 14 poverty criteria, namely: eating as much as a day, medical expenses, sources of income, sources of lighting, cooking fuel, toilet facilities, consumption of types of food, floor area, types of walls, sources of drinking water, savings , type of floor, buying clothes,  and  education  of  the  head  of  the  household.  Using  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and  the Technique Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) which are used to rank Social Assistance recipients.  The  AHP  method  is  used  to  weight  the  poverty  criteria,  while  the  TOPSIS  method  is  used  to  rank alternative social assistance recipients, so as to produce recommendations for social assistance recipients. The test was carried out using 45 data from prospective social assistance recipients, the result was that the eligible recipients  were  in  first  place  A4  with  a  value  of  -11.09028,  in  second  place  A5  with  a  preference  value  of  - 9.40301, third place A2 with a value of -7.30247 , fourth in A1 with a preference value of -4.33412, and fifth in A3 with a preference value of 9.35849.
Keywords : AHP, BPS, Poverty, Social Assistance (Bansos), TOPSIS

## IMPLEMENTASI METODE AHP-TOPSIS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL DI KELURAHAN KARANGANYAR GUNUNG SEMARANG

## Abstrak
Bantuan  Sosial  (Bansos)  program  pemerintah  bertujuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  kemiskinan  dalam rangka  meningkatkan  nilai  ekonomi,  mentargetkan  bahwa  penerima  Bansos  tersebut  ialah  warga  miskin. Penerimaan  Bansos  masih  terdapat  beberapa  kendala,  dianggap  tidak  merata,  data  ganda  dan  salah  sasaran. Terdapat  berbagai  macam  model  penentuan  kemiskinan,  salah  satunya  berdasarkan  perhitungan  Badan  Pusat Statistik  (BPS).  Ketentuan  tersebut  digunakan  pemerintah  dalam  memberikan  Bansos  menjadi  tepat  sasaran. Penentuan calon penerima Bansos menurut BPS memiliki 14 kriteria kemiskinan, yaitu: makan sebanyak dalam sehari,  biaya  pengobatan,  sumber  pendapatan,  sumber  penerangan,  bahan  bakar  memasak,  fasilitas  buang  air, konsumsi jenis makanan, luas lantai, jenis dinding, sumber air minum, tabungan, jenis lantai, membeli pakaian, dan pendidikan kepala rumah tangga.  Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) yang  digunakan  untuk  perangkingan  penerima  Bansos. Metode AHP digunakan  untuk  melakukan  pembobotan  pada  kriteria  kemiskinan,  sedangkan  metode TOPSIS digunakan  untuk  perangkingan  alternatif  calon  penerima  Bansos,  sehingga  dapat  menghasilkan  rekomendasi penerima  Bansos.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  45  data  warga  calon  penerima  Bansos,  hasilnya calon  penerima yang layak adalah pada urutan pertama  A4 dengan nilai  sebesar  -11,09028, pada urutan kedua A5 dengan nilai  preferensi  -9,40301, urutan ketiga A2 dengan nilai  -7,30247, urutan keempat A1 dengan nilai preferensi -4,33412, dan urutan kelima A3 dengan nilai preferensi 9,35849.
Kata kunci : AHP, Bansos, BPS, Kemiskinan, TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  mengatasi  kesenjangan  ekonomi  di suatu  keluarga,  pemerintah  membentuk  program Bantuan  Sosial  (Bansos).  Bansos  bertujuan  untuk meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  miskin. Penyebutan  masyarakat  miskin  sendiri  apabila  tidak memiliki  kemampuan  dalam  segi  ekonomi  untuk kebutuhan[1].  Pada  September  2020,  jumlah penduduk  miskin  berkurang  0,01  juta  orang, sedangkan  berdasar  dari  daerah  tempat  tinggal perkotaan  pada  September  2020  –  2021  jumlahnya naik sebesar 138,1 ribu orang. Hal tersebut tentunya membuat Kementerian Sosial (Kemensos) mengadakan  program  Bansos  agar  dapat  membantu masyarakat  dari  sisi  ekonomi.  Data  Terpadu Kesejahteraan  Sosial  (DTKS)  adalah  salah  satu program  Kemensos  yang  meliputi  pelayanan kesejahteraan,  penerima  bantuan,  dan  sebagai  data elektronik yang berisi informasi sosial di masyarakat.  Berisikan  40%  data  penduduk  yang memiliki  status  kesejahteraan  sosial  tingkat  rendah, serta  memiliki  beberapa  program  batuan  seperti Program  Keluarga  Harapan  (PKH),  dan  Bantuan Sosial Pangan Non Tunai (BPNT)[2].
Dalam prakteknya, penerimaan Bansos terdapat  beberapa  kendala  bahwa  penerima  Bansos dianggap  tidak  merata,  salah  sasaran,  dan  data ganda[3],  [4].  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan  sebuah  sistem  yang  interaktif  dengan cara  mengolah  data  dengan  bermacam  model  untuk memecahkan  masalah,  sistem  ini  digunakan  dalam membantu untuk pengambilan sebuah keputusan[5]– [8].  SPK  memiliki  berbagai  macam  metode diantaranya FAHP [9 ] , AHP [10] , TOPSIS [11] , SAW [12] , serta  metode  gabungan AHP-TOPSIS [5]– [8], [13]–[17].
Menurut Fery Irawan(2020)[5], metode gabungan AHP-TOPSIS digunakan untuk membantu menyeleksi calon penerima PKH dengan menggunakan 12 kriteria. Dari penelitian yang telah dilakukan  didapatkan  hasil  bahwa  kombinasi  dari metode AHP-TOPSIS memiliki nilai akurasi sebesar 82%. Penelitian lain yang dilakukan oleh Desi Ratna Sari,  dkk(2018)[17]  dalam  rekomendasi  kelulusan sidang  skripsi  menggunakan  metode AHP-TOPSIS dengan  menggunakan  5  kriteria  memperoleh  hasil bahwa metode AHP-TOPSIS dapat memberikan nilai akurasi 96,2% berdasar jarak Hamming . Guna  membantu  memilih  calon  penerima Bansos secara tepat di wilayah Kelurahan Karanganyar  Gunung,    menggunakan  metode gabungan AHP-TOPSIS dan  menggunakan  kriteria miskin  dari  BPS  sebanyak  14  kriteria  warga miskin[18].  Kriteria  tersebut  terdiri  dari  makan sebanyak dalam sehari (C1), biaya pengobatan (C2), sumber  pendapatan  (C3),  sumber  penerangan  (C4), bahan bakar memasak (C5), fasilitas buang air (C6), konsumsi jenis makanan (C7), luas lantai (C8), jenis dinding  (C9),  sumber  air  minum  (C10),  tabungan (C11),  jenis  lantai  (C12),  membeli  pakaian  (C13),
dan pendidikan kepala rumah tangga (C14). Metode AHP digunakan  untuk  melakukan  perhitungan kriteria  dan  sub  kriteria  dari  BPS.  Sedangkan metode TOPSIS digunakan  untuk  perangkingan alternatif calon penerima Bansos yang nantinya hasil dari  perangkingan  tersebut  dapat  diajukan  sebagai calon penerima Bansos.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  Wilayah  Kelurahan Karanganyar  Gunung  Kecamatan  Candisari,  Kota Semarang.  Penggunaan  data  penelitian  sejumlah  45 data yang diambil dari Wilayah RW 1 hingga RW 6 di  Kelurahan  Karanganyar  Gunung,  Kecamatan Candisari, Kota Semarang.

## Gambar 1. Grafik 45 Data Per RW
Pengambilan  data  di  lapangan  dilakukan  dengan cara sebagai berikut:
1.  Studi  Pustaka.  Kegiatan  yang  berkenan  dengan metode pengumpulan data pustaka (Mestika Zed,2003)  yang  diambil  dari  sumber  artikel,  buku referensi, jurnal, dan sumber internet.
2.  Observasi.  Metode  pengumpulan  data  yang menggunakan pengamatan secara langsung dan tidak langsung  (Riyanto,2010:96)  diambil  di  Wilayah Kelurahan Karanganyar Gunung, Kecamatan Candisari, Kota Semarang.
3.  Wawancara.  Proses  penggalian  informasi  secara mendalam  (Moleong,2005:186)  dengan  narasumber yaitu  Kasi  Kesejahteraan  Sosial  (Kesos),  Pekerja Sosial  Masyarakat  (PSM),  dan  Koordinator  PKH dalam proses penerimaan dan permasalahan Bansos.

## 2.1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP merupakan  metode  yang  dapat  digunakan untuk  memecahkan  suatu  masalah  kompleks  dan tidak  terstruktur.  Dibawah  ini  adalah  langkah  yang dibutuhkan dalam proses pengerjaan AHP [6]: 1. Melakukan identifikasi masalah serta
perbandingan elemen pada tiap kriteria
Tabel 1. Nilai Perbandingan Nilai Pengertian 1 Nilai sama penting (Equal)
3 Nilai cukup penting (Moderate)
5 Nilai lebih penting (Strong)
7 Nilai sangat lebih penting (Very)
9 Nilai mutlak lebih penting (Extreme)
2,4,6,8  Nilai antara dua perimbangan yang berdekatan
2. Melakukan  penjumlahan  nilai  dari  setiap kolom  dan  lakukan  normalisasi  dengan membagi nilai pada tiap kolom dengan total nilai dari semua kolom.
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑍 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 (1)
3. Melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai Bobot Prioritas
𝜆 = 𝑍 𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 (2)

## 4. Mencari nilai Lamda Maksimum
𝜆 𝑀𝑎𝑘𝑠  = (𝜆1 𝑥 ∑Baris 1)+..+(𝜆𝑛 𝑥 ∑𝐵𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑛) 𝑛 (3)
5. Menentukan nilai CI dan CR
𝐶𝐼  = 𝜆 max − 𝑛 𝑛−1 (4)
𝐶𝑅  = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (5)
Tabel 2. Nilai IR Ukuran Matrik Nilai IR 1,2 0 3 0,58 4 0,49 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
Dimana: n = jumlah elemen CI = Consistency Index CR = Consistency Ratio IR = Random Index
6. Nilai Consistency Ratio dikatakan benar jika nilainya kurang atau sama dengan 0,1

## 2.2 Technique Order Preference by Similarity to
Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS merupakan  metode  SPK  yang didasarkan  pada  konsep  alternatif  yang  terbaik. Dibawah  ini  adalah  langkah  untuk  pengerjaan TOPSIS [17]:
1. Membuat Matriks keputusan ternormalisasi (R)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑗=1 𝑚 , (𝑖 = 1,2, … , 𝑛; 𝑗 = 1,2, … , 𝑚)
(6) 2. Menentukan matriks terbobot (Y)
=   [ 𝑌 11 𝑌 12 … 𝑌 𝑖𝑗 𝑌 21 𝑌 22 … 𝑌 2𝑗 𝑌 𝑖1 𝑌 𝑖2 ⋱⋮ 𝑌 𝑖𝑗 ]  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑌 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (7)
3. Menentukan Matriks solusi ideal positif (A + ) dan ideal negatif (A - )
𝐴 + =   (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , . . . , 𝑦 𝑗 + ) (8)
𝐴 − =   (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , . . . , 𝑦 𝑗 − ) (9)
Dimana:
𝑦 𝑗 + { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑗 𝑖 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ  𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑗 𝑖 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (10)
𝑦 𝑗 − { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑗 𝑖 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ  𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑗 𝑖 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (11)
4. Menghitung jarak alternatif matrik solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
𝑑 𝑖 + =   √∑ 𝑗 𝑚 =   1 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖𝑗 + )2 (12)
𝑑 𝑖 − =   √∑ 𝑗 𝑚 =   1 (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖𝑗 − )2 (13)

## 5. Menghitung nilai preferensi
𝑉𝑖  = 𝑑 𝑖 𝑑 𝑖 − +𝑑 𝑖 + (14)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Penerapan Analytical Hierarchy Process
(AHP)
Pada  tahap  awal  penentuan  calon  penerima Bansos  dimulai  dengan  perhitungan  nilai  kriteria yang digunakan dengan menggunakan metode AHP . Terdapat  14  kriteria  kemiskinan  yang  digunakan
sesuai  dengan  standar  dari  BPS[18]  dapat  dilihat pada Tabel 3.
A. Penentuan Kriteria dan Nilai Bobot
Tabel 3. Kriteria Kemiskinan BPS No Kriteria Sub Kriteria Nilai Bobot 1 Makan Sebanyak Dalam Sehari <= 1 kali Sehari 2 >1 kali Sehari 1 2 Biaya Pengobatan Puskesmas 2 Poliklinik 1 3 Sumber Pendapatan <= 600000 2 >600000 1 4 Sumber Penerangan Non Listrik 2 Listrik 1 5 Bahan  Bakar Memasak Kayu Bakar 3 Arang 2 Minyak Tanah 1 6 Fasilitas buang air Tidak Ada 3 Umum 2 Sendiri 1 7 Konsumsi Jenis Makanan Susu 1 kali Seminggu 3 Ayam 1 kali Seminggu 2 Daging  1  kali Seminggu 1 8 Luas Lantai <= 8m 2 >8m 1 9 Jenis Dinding Rumbia 4 Kayu Rentan 3
Bambu 2 Tembok  Tanpa Plester 1 10 Sumber Air Minum Air Hujan 4 Sungai 3 Mata  Air  Tak Terlindungi 2 Sumur 1 11 Tabungan <= 500000 2 >500000 1 12 Jenis Lantai Tanah 3 Kayu Murahan 2 Bambu 1 13 Membeli Pakaian <=1 stel Pembelian  Baju dalam Setahun 2 >1 stel Pembelian  Baju dalam Setahun 1 14 Pendidikan Kepala Rumah Tangga Tidak Sekolah 4 Tidak Tamat SD 3 SD / Sederajat 2 >SD 1
B. Perbandingan  Nilai Kriteria Langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  setelah menentukan  kriteria,  sub  kriteria  serta  nilai pembobotan  yaitu  melakukan  perbandingan  nilai kriteria penilaian dari skala 1 hingga 9 sesuai dengan prinsip penilaian AHP seperti pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Matriks Perbandingan Kriteria
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12  C13 C14 C1 1,00  2,00  2,00  3,00 3,00  3,00 4,00 5,00 5,00  5,00 5,00 7,00  7,00 7,00 C2 0,50  1,00  2,00  3,00 3,00  3,00 3,00 3,00 3,00  4,00 5,00 5,00  5,00 5,00 C3 0,50  0,50  1,00  3,00 3,00  3,00 3,00 3,00 4,00  4,00 4,00 5,00  5,00 5,00 C4 0,33  0,33  0,33  1,00 2,00  2,00 3,00 3,00 3,00  3,00 3,00 3,00  5,00 5,00 C5 0,33  0,33  0,33  0,50 1,00  2,00 2,00 2,00 3,00  3,00 3,00 3,00  4,00 5,00 C6 0,33  0,33  0,33  0,50 0,50  1,00 2,00 3,00 3,00  3,00 3,00 3,00  4,00 4,00 C7 0,25  0,33  0,33  0,33 0,50  0,50 1,00 3,00 3,00  3,00 3,00 3,00  3,00 4,00 C8 0,20  0,33  0,33  0,33 0,50  0,33 0,33 1,00 2,00  2,00 3,00 3,00  3,00 3,00 C9 0,20  0,33  0,25  0,33 0,33  0,33 0,33 0,50 1,00  2,00 2,00 3,00  3,00 3,00 C10 0,20  0,25  0,25  0,33 0,33  0,33 0,33 0,50 0,50  1,00 2,00 2,00  3,00 3,00 C11 0,20  0,20  0,25  0,33 0,33  0,33 0,33 0,33 0,50  0,50 1,00 2,00  2,00 2,00 C12 0,14  0,20  0,20  0,33 0,33  0,33 0,33 0,33 0,33  0,50 0,50 1,00  2,00 2,00 C13 0,14  0,20  0,20  0,20 0,25  0,25 0,33 0,33 0,33  0,33 0,50 0,50  1,00 2,00 C14 0,14  0,20  0,20  0,20 0,25 0,25 0,33 0,33 0,33  0,33 0,50 0,50  0,50 1,00
C.  Normalisasi  Matrik,  Bobot  Prioritas,  dan  Nilai
CR (Consistency Ratio) Tabel 5. Nilai Bobot dan Lamda Jumlah Rata – Rata Baris Bobot Prioritas Lamda 0,19313 2,94404 15,24371 0,14851 2,29854 15,47724 0,13460 2,10294 15,62370 0,09436 1,46327 15,50676 0,07775 1,18949 15,29965 0,07395 1,12557 15,22053 0,06312 0,95682 15,15968 0,04890 0,71809 14,68344 0,04150 0,59971 14,45068 0,03536 0,50749 14,35114 0,02825 0,40915 14,48530 0,02373 0,34662 14,60638
1. Pada  Tabel  5  menunjukkan  nilai  jumlah rata – rata baris, bobot prioritas, serta rata – rata dari lamda pada tiap baris.
2. Menghitung nilai CR
Perhitungan  Nilai CR dilakukan  dengan cara menghitung terlebih dahulu rata  – rata dari total lamda dengan persamaan(3):
𝜆 𝑀𝑎𝑘𝑠 = 209,50582 14 =  14,96470
Setelah mendapatkan nilai lamda maksimal, selanjutnya  menghitung  nilai CI dengan persamaan(4) dan dan CR persamaan(5):
CI   = 14,96470− 14 14 −1 =  0,07421 CR  = 0,07421 1,57 =  0,04727
Untuk  Nilai IR sudah  ada  ketetapannya, nilai IR dilihat  dari  jumlah  matriks  yang digunakan.  Jumlah  yang  digunakan  BPS yaitu  14  kriteria  maka  nilai IR tersebut adalah  1,57.  Nilai CR yang  diperoleh sebesar  0,04727  yang  artinya  nilai  tersebut tidak  lebih  besar  daripada  0,1  atau  sama dengan  0,1  maka  hasil  tersebut  dianggap konsisten.  Langkah  berikutnya  adalah melakukan  proses  yang  sama  untuk  nilai pada tiap sub kriteria , sebagai contoh:

## 1. Perbandingan Nilai Sub kriteria
Tabel 6. Perbandingan Sub kriteria Sub kriteria Kayu Arang Minyak Kayu 1 3 5 Arang 0,33 1 3 Minyak 0,20 0,33 1 2. Menghitung  normalisasi  matriks  dengan cara membagi  nilai  pada tiap perbandingan sub  kriteria  dengan  jumlah  nilai  pada kolom  tiap  sub  kriteria  lalu  dilakukan penilaian  prioritasnya.  Dilanjutkan  dengan perhitungan  lamda  pada  tiap  sub  kriteria, hasil dari perhitungan seperti pada tabel 7
Tabel 7. Nilai Bobot dan Lamda untuk Sub Kriteria
Jumlah Rata – Rata Baris Bobot Prioritas Lamda 0,63335 1,94562 3,07197 0,26050 0,79008 3,03297 0,10616 0,31966 3,01120 3. Menghitung Nilai CR
Perhitungan CR dimulai  dengan  mencari nilai  lamda  rata  –  rata  pada  sub  kriteria menggunakan persamaan(3):
𝜆 𝑀𝑎𝑘𝑠 = 9,11614
3 =  3,03871
4. Menghitung Nilai CI dengan menggunakan persamaan(4):
CI = 3,03871 −  3 3− 1 =  0,01936
5. Menghitung  Nilai CR menggunakan persamaan(5):
CR = 0,01936 0,58 =  0,03337
Untuk nilai IR ( Index Random ) pada jumlah elemen  atau  sub  kriteria  3  adalah  0,58. Hasil  dari CR pada  sub  kriteria  Bahan Bakar Memasak adalah 0,03337 maka nilai tersebut dianggap konsisten. Apabila jumlah  ukuran  matrik  sebesar  1  dan  2, maka  nilai IR adalah  0,  sehingga  saat melakukan  perhitungan CR mendapatkan nilai tak terdefinisi.

## 3.2. Penerapan Technique Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode TOPSIS digunakan  untuk  melakukan menyeleksi dari calon penerima Bansos, nama calon penerima Bansos  tersebut tertera pada tabel 8
Tabel 8. Calon Penerima Bansos Nama Calon Alternatif Suwarsi A1 Nanik Astuti A2 Iswanti A3 Aryanti A4 Sri Fajar Ariani A5 Tabel 9. Matrik Penilaian Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12  C13  C14 A1 1 2 2
1 2 2 2 2 2 2 2 3 1 4 A2 1 2 2
2 1 1 1 1 3 4 2 3 2 1 A3 2 2 1 1
1 2 1 2 3 3 2 3 2 1 A4 2 2 1 2 1 1 1 1 2 3 1 2 1 3 A5 1 2 1 1 3 2 3 2 4 4 2 1 2 3
Tabel 10. Matrik Normalisasi Terbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 A1 0,01 493 0,02 899 0,03 030 0,01 515 0,02 273 0,02 105 0,02 083 0,03 125 0,01 786 0,01 600 0,02 817 0,03 093 0,01 613 0,03 670 A2 0,01 493 0,02 899 0,03 030 0,03 030 0,01 136 0,01 053 0,01 042 0,01 563 0,02 679 0,03 200 0,02 817 0,03 093 0,03 226 0,00 917 A3 0,02 985 0,02 899 0,01 515 0,01 515 0,01 136 0,02 105 0,01 042 0,03 125 0,02 679 0,02 400 0,02 817 0,03 093 0,03 226 0,00 917 A4 0,02 985 0,02 899 0,01 515 0,03 030 0,01 136 0,01 053 0,01 042 0,01 563 0,01 786 0,02 400 0,01 408 0,02 062 0,01 613 0,02 752 A5 0,01 493 0,02 899 0,01 515 0,01 515 0,03 409 0,02 105 0,03 125 0,03 125 0,03 571 0,03 200 0,02 817 0,01 031 0,03 226 0,02 752 1. Penilaian Sub dan Normalisasi Pada  tabel  9  dilakukan  penilaian  sub kriteria pada tiap alternatif, yang dilanjutkan  dengan  melakukan  normalisasi matrik  yang  didapat  dengan  hasil  dari  nilai sub  kriteria  dibagi  dengan  jumlah  total matrik penilaian. Dilanjutkan dengan melakukan  normalisasi  terbobot  pada  tabel
10. 2. Menghitung  nilai  Solusi  Ideal  Positif  dan
Solusi Ideal Negatif
Tahap  ini  mencari  nilai  maksimal  dan minimal dari tiap kriteria seperti pada tabel 11.
Tabel 11. Nilai Ideal Positif dan Negatif
C C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 A+  0,00 480 0,00 323 0,00 306 0,00 214 0,00 168 0,00 148 0,00 125 0,00 134 0,00 069 0,00 058 0,00 060 0,00 039 0,00 047 0,00 030 A- 0,00 048 0,00 054 0,00 051 0,00 036 0,00 009 0,00 008 0,00 007 0,00 010 0,00 003 0,00 002 0,00 010 0,00 003 0,00 008 0,00 001 3. Menghitung nilai Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif
Mendapatkan  nilai  tersebut  dengan  cara penjumlahan  seluruh  nilai  pada  matriks normalisasi  terbobot  dikurangi  dengan jumlah  nilai  maksimal  dan  minimal  nilai ideal  positif  dan  negatif    yang  tertera  pada tabel 12.
Tabel 12. Jarak Solusi Ideal Alternatif D+ D- A1 0,01076 -0,00874 A2 0,01037 -0,00912 A3 0,00920 -0,01030 A4 0,01017 -0,00933 A5 0,01024 -0,00926
4. Hasil Perangkingan
Setelah mendapatkan nilai jarak solusi ideal positif  dan  negatif,  langkah  terakhir  yaitu melakukan  perangkingan  calon  penerima Bansos. Perhitungan dilakukan dengan cara membagi  nilai    jarak  solusi  ideal  negatif dengan  penjumlahan  antara  nilai  jarak solusi ideal positif dengan nilai jarak solusi negatif.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat pada tabel 13.
Tabel 13. Hasil Akhir Alternatif Hasil Pering kat Keputu san A1 -4,33412 4 Layak A2 -7,30247 3 Layak A3 9,35849 5 Tidak A4 -11,09028 1 Layak A5 -9,40301 2 Layak
Informasi  tabel  yang  disajikan  pada  tabel  13,  untuk memudahkan  membaca  data  maka  disajikan  dalam bentuk  grafik[19]  berikut  terkait  jumlah  persentase hasil  nilai  preferensi  untuk  45  data  calon  penerima Bansos di Kelurahan Karanganyar Gunung, Kecamatan Candisari, Kota Semarang.
Gambar 3. Grafik Persentase Nilai Preferensi
Berdasarkan  45  data  yang  didapat  diperoleh nilai  <-1  mendapat  persentase  sebesar  24,4%  atau sebanyak  11  data  yang  mendapatkan  nilai  <-1,  nilai
dari  -1  hingga  0  memperoleh  persentase  sebesar 31,1% atau sebanyak 14 data, untuk nilai 1 hingga 3 memperoleh  persentase  sebesar  37,8%  dengan  data sejumlah  17  data,  nilai  4  hingga  8  mendapatkan persentase sebesar 6,7% dengan jumlah 3 data. Hasil tersebut  menunjukkan  nilai  preferensi  1  hingga  3 mendapatkan data paling banyak yang jumlahnya 17 data.
Berdasarkan hasil tersebut, menunjukkan bahwa dengan metode AHP untuk  ukuran matrik  sebesar 1 dan  2  maka  nilai  untuk IR adalah  0.  Sedangkan TOPSIS menghasilkan perangkingan calon penerima Bansos dengan mencari  nilai  tertinggi  9,35849 (A3) dan nilai terendah yaitu -11,09028 (A4).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah dilakukan  dalam  melakukan  seleksi  calon  penerima Bantuan  Sosial  dapat  diimplementasikan  dengan menggunakan metode AHP – TOPSIS . Metode AHP dapat  digunakan  sebagai  penentu  nilai  kriteria  dan sub  kriteria  untuk  penilaian  terhadap  warga  miskin. Metode TOPSIS dapat digunakan untuk perangkingan  calon  penerima  Bansos.  Data  yang digunakan berjumlah 45 data calon penerima Bansos yang  didapat  dari  Karanganyar  Gunung.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  calon  penerima  Bansos  pada urutan  pertama  yaitu  Aryanti  (A4),  dengan  nilai sebesar -11,09028, pada urutan kedua yaitu Sri Fajar Ariani  (A5)  dengan  nilai  preferensi  -9,40301,  dan pada  urutan  ketiga  yaitu  Nanik  Astuti  (A2)  dengan nilai  -7,30247,  urutan  keempat  yaitu  Suwarsi  (A1) dengan  nilai  preferensi  -4,33412,  dan  urutan  kelima yaitu Iswanti (A3) dengan nilai preferensi 9,35849.
Perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  terkait perhitungan AHP dengan penggunaan jumlah ukuran matrik  2  dikarenakan  hasil  tersebut  menunjukkan nilai  tak  terdefinisi.  Selain  itu,  perlu  dilakukan perbandingan  dengan  metode  yang  lainnya  untuk mencari akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS Statistics, “Kemiskinan dan Ketimpangan,” www.bps.go.id , 2021. https://www.bps.go.id/subject/23/kemiskinan -dan-ketimpangan.html#subjekViewTab1 (accessed Jan. 17, 2022).
[2] Sely,  “Apa  Itu  Data  Terpadu  Kesejahteraan Sosial  (DTKS),” www.kemensos.go.id ,  2021. https://puspensos.kemensos.go.id/apa-itu- data-terpadu-kesejahteraan-sosial-dtks (accessed Jan. 18, 2022).
[3] D.  D.  Jakarta,  “Komisi  E  DPRD  Ingin Penerima  Bantuan  Sosial  Tunai  Tepat Sasaran,” www.dprd-dkijakartaprov.go.id , 2021. https://dprd- dkijakartaprov.go.id/komisi-e-dprd-ingin- penerima-bantuan-sosial-tunai-tepat-sasaran/ (accessed Jan. 17, 2022). [4] B.  Jateng,  “Ribuan  Data  Penerima  Bansos Ganda,”
www.jateng.bpk.go.id , 2020.
https://jateng.bpk.go.id/ribuan-data- penerima-bansos-ganda/  (accessed  Feb.  10, 2022).
[5] F.  Irawan,  “Sistem  Penunjang  Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Program Keluarga Harapan (Pkh) Menggunakan  Metode  Ahp  Dan  Topsis (Studi Kasus : Kelurahan Sribasuki Kotabumi),” Aisyah  J.  Informatics  Electr. Eng. , Vol. 2, No. 2, Pp. 171–178, 2020, Doi: 10.30604/Jti.V2i2.45.
[6] D.  Apriliani,  I.  D.  Jayanti,  and  N. Renaningtias,  “Implementasi  Metode  Ahp-
Topsis  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Prioritas  Bantuan  Usaha  Kecil Dan  Menengah  Di  Kota  Tegal,” Indones.  J. Technol. Informatics Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 5– 11, 2020, doi: 10.24176/ijtis.v2i1.5603.
[7] A.  H.  Prasetyo,  I.  Cholissodin,  and  E. Santoso,  “Rekomendasi  Pemberian  Kredit Pemilikan  Rumah  (  KPR  )  Pada  Nasabah Bank Menggunakan  Metode AHP  –  Topsis,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 1600–1609, 2019.
[8] A.  C.  M.  Ahmad  Abdul  Chamid1*, “Kombinasi  Metode  Ahp  Dan  Topsis  Pada Sistem Pendukung Keputusan,” Ahmad Abdul Chamid1*,  Alif  Catur  Murti1 ,  pp.  115–119, 2017.
[9] A.  Rahayu  and  D.  Gustian,  “Decision Support System Student Achievement During the  Covid-19  Pandemic  With  Method Fuzzyanalytic  Hierarchy  Process,” J.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 21–28, 2022.
[10] J. D. Firizqi, S. A. Muhammad, R. E. Indrajit, And  N.  Hidayat,  “Comparison  Best  Video
Conference  For  Learning  And  Teaching Activities Using Analytic Hierarhical Process,” Vol. 3, No. 1, 2022.
[11] B.  F.  A.  Santoso  and  I.  Susilawati,  “the Decision  Support  System  of  Public  Service Satisfaction  Using  Topsis  Method  At Regional I Bkn Yogyakarta,” J. Tek. Inform. , vol.  2,  no.  1,  pp.  27–32,  2021,  doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.42.
[12] 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, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.14.
[13] F.  Rahman,  M.  T.  Furqon,  and  N.  Santoso, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Prioritas  Perbaikan  Jalan  Menggunakan Metode  AHP-TOPSIS  (Studi  Kasus:  Dinas Pekerjaan  Umum  dan  Penataan  Ruang
1490 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1483-1490
Kabupaten  Ponorogo),” J.  Pengemb.  Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  11,  pp. 4365–4370, 2018.
[14] Malisa  and  Y.  Yudihartanti,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas
Perbaikan Jalan Menggunakan Metode SAW,” Jutisi  J.  Ilm.  Tek.  Inform.  dan  Sist.
Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 1569–1578, 2017.
[15] I.  K.  Wahyu,  D.  Putra,  K.  Q.  Fredlina,  I.  G.
Juliana,  and  E.  Putra,  “Penentuan  Prioritas Perbaikan  Jalan  Menggunakan  Metode  AHP dan  TOPSIS  (  Studi  Kasus :  Dinas Perumahan dan Kawasan Permukiman Kabupaten  Karangasem  ),” J.  Ilm.  Tek. Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  9,  no.  April,  pp.
45–54, 2020.
[16] S.  Nasional,  T.  Elektro,  S.  Informasi,  and  T. Informatika,  “Seminar  Nasional  Teknik Elektro,  Sistem  Informasi,  dan  Teknik Informatika,” no. 1, pp. 19–24, 2021.
[17] D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and S.  Solikhun,  “Decision  Support  System  for Thesis  Graduation  Recommendation  Using
AHP-TOPSIS  Method,” J.  Teknol.  dan  Sist.
Komput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–6,  2018,  doi: 10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6.
[18] Jihan,  “14  Kriteria  Masyarakat  Miskin Menurut Standar Bps,” Www.Sendangsari.Bantulkab.Go.Id , 2020.
Https://Sendangsari.Bantulkab.Go.Id/First/Ar tikel/724-14-Kriteria-Masyarakat-Miskin- Menurut-Standar-Bps  (Accessed  Feb.  19, 2022).
[19] H. Listiyono, A. Prasetyo, and A. Supriyanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penentuan  Tingkat  Kemiskinan  Penduduk untuk Pronakis,” vol. 17, no. 2, pp. 133–140, 2012.