## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Penentuan Masyarakat Penerima Bantuan Perbaikan Rumah di Kecamatan Siantar Barat Menggunakan Metode ELECTRE
Roulina Simarmata 1,* , Rahmat W. Sembiring 2 , Rafiqa Dewi 2 , Anjar Wanto 1 , Eva Desiana 1
1 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* roulinasimarmata2@gmail.com
Abstrak − Bantuan  perbaikan  rumah  merupakan  program  pemerintah  kepada  masyarakat  yang  kurang  mampu.  Program bantuan  perbaikan  rumah  adalah  salah  satu  usaha  pemerintah  sebagai  wujud  kepedulian  terkait  kondisi  rumah  masyarakat kurang  mampu.  Oleh karena itu  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan penerima  bantuan perbaikan  rumah  di Kecamatan  Siantar  Barat  sebagai  bahan  rujukan  bagi  Dinas  Penataan  Ruang  dan  Permukiman  (Tarukim)  kota Pematangsiantar  dalam  memberikan  bantuan  perbaikan  rumah  agar  tepat  sasaran.  Metode  SPK  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  metode  Elimination  Et  Choix  Traduisant  La  Realita  (ELECTRE).  Adapun  sampel  data  alternatif  yang digunakan  sebanyak  5,  yang  diperoleh  dari  Dinas  Tarukim  Pematangsiantar.  Penelitian  ini  juga  menggunakan  5  kriteria, diantaranya :  kondisi material atap, kondisi lantai, kondisi dinding, Pekerjaan dan Kepemilikan kamar mandi. Berdasarkan perhitungan  yang  dilakukan,  maka    Alternatif  ke  2  (A002)  atas  nama  bapak  Wariman  terpilih  menjadi  yang terbaik.  Oleh karena  itu,  rumah  keluarga  Bapak  Wariman  merupakan  masyarakat yang  berhak  memperoleh  bantuan  perbaikan  rumah  di kecamatan Siantar Barat.
Kata Kunci: Penerima Bantuan, Perbaikan Rumah, Siantar Barat, SPK, Electre
Abstract −Home improvement assistance is a government program for disadvantaged people. Home improvement assistance program  is  one  of  the  government's  efforts  as  a  form  of  concern  related  to  the  condition  of  the  homes  of  underprivileged communities. Therefore the purpose of this study is to determine the recipient of housing improvement assistance in the West Siantar Subdistrict as a reference material for the Office of Spatial Planning and Settlements (Tarukim) of Pematangsiantar city in providing housing repair assistance to be on target. The  DSS method used in this study is the Elimination Et Choix Traduisant  La  Realita  (ELECTRE)  method.  The  alternative  data  samples  used  were  5,  which  were  obtained  from  the Pematangsiantar Tarukim Office. This study also uses 5 criteria, including: roof material  conditions, floor conditions, wall conditions,  Work  and  Bathroom  ownership.  Based  on  calculations,  Alternative  2  (A002)  on  behalf  of  Mr.  Wariman  was chosen as the best. Therefore, Mr. Wariman's family home is a community that is entitled to receive housing repair assistance in the West Siantar sub-district.
Keywords : Relief Recipients, Home Improvements, West Siantar, DSS, Electre

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  merupakan  kebutuhan  dasar  manusia  dalam  meningkatkan  harkat,  martabat,  mutu  kehidupan  dan penghidupan,  serta  sebagai  pencerminan  diri  pribadi  dalam  upaya  peningkatan  taraf  hidup,  serta  pembentukan watak,  karakter  dan  kepribadian  bangsa.  Menurut  Undang-Undang  No.4  tahun  1992  tentang  perumahan  dan pemukiman, rumah adalah bangunan yang berfungsi  sebagai  tempat  tinggal  atau hunian dan sarana pembinaan keluarga sehingga sebuah rumah  harus menyediakan rasa aman bagi  pemiliknya  [1].  Berdasarkan pengamatan penulis  selama  melakukan  riset  di  Kantor  Dinas  Tataruang,  Perumahan  dan  Pemukiman,  penulis  mengamati bahwa proses pendataan yang di lakukan masih menggunakan cara manual.
Di  Kecamatan  Siantar  Barat  diberikan  bantuan  perbaikan  rumah  untuk  warga  tidak  mampu.  Dalam menentukan calon penerima bantuan perbaikan rumah masih menggunakan penilaian secara subjektif . Penilaian calon  penerima  bantuan  tersebut  masih  berdasarkan  perhitungan  secara  manual.  Pertama-tama  dilakukan pengumpulan data terlebih dahulu berdasarkan kartu keluarga, kemudian dihitung secara manual dengan melihat kategori  miskin.  Masih  banyak  bantuan  yang  ditujukan  kepada  warga  miskin  belum  tepat  sasaran  sehingga diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  untuk  membantu  mempermudah  penentuan  kelayakan calon penerima bantuan bedah rumah dengan tepat dan objektif.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  yang  dapat  membantu  seseorang  dalam  mengambil keputusan  secara  akurat  dan  tepat  sasaran  [2].  Pembuatan  sistem  ini  diharapkan  mampu  membantu menyelesaikan permasalahan yang ada dan sistem ini menggunakan kriteria-kriteria yang ada sehingga bantuan akan  diberikan  kepada  penerima  yang  paling  berhak  menerima.  Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan metode ELECTRE (Elimination Et Choice TRaduisant La realite ). Electre sebagai pendukung dalam perhitungan SPK karena metode ini didasari oleh konsep perankingan melalui perbandingan berpasangan antar alternatif pada kriteria  yang  sesuai,  karena  itu  metode  ini  dianggap  mampu  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam    dalam menentukan calon penerima bantuan perbaikan rumah .
Pada  penelitian  sebelumnya,  [3]  melakukan  penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Dana  Rutilahu  Dengan  Menggunakan  Metode Electre ”  untuk  perbaikan  rumah  yang  tidak layak  huni  Metode  ini  dipilih  karena  mampu  menyelesaikan  rekomendasi  dari  kasus  multi  kriteria  dalam penentuan  calon  penerima  bantuan  dana  Rutilahu.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  sistem  yang  dibangun  dapat

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
membantu pengambilan keputusan pada bagian BKM (Badan Keswadayaan Masyarakat) program bantuan dana Rutilahu  dengan  cepat  dan  tepat  dengan  hasil  yang  objektif  dan  tidak  memihak  pada  salah  satu  penduduk. Selanjutnya [4] melakukan penelitian terhadap penentuan beasiwa kurang mampu dengan menggunakan metode electre.  Metode  ELECTRE  (Elimination  Et  choix  Traduisant  La  Realite  )  ini  dapat  membantu  pihak  sekolah yang ada di SMA Negeri 4 Bojonegoro untuk menyeleksi siswa yang benar-benar layak mendapatkan beasiswa tersebut.  Sistem  ini  dapat  menjadi  pendukung  pengambilan  keputusan  mengenai  pemilihan  siswa  yang  layak untuk  mendapatkan  beasiswa.  Dengan  adanya  aplikasi  ini,  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  efektif,  serta menghasilkan keputusan yang terbaik bagi pihak SMA Negeri 4 Bojonegoro dan masih banyak lagi penelitian- penelitian sebelumnya yang membahas tentang perangkingan dengan menggunakan metode Sistem Pendukung Keputusan  [5]–[15].  Dari  uraian  di  atas  penulis  mencoba  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan dengan  menggunakan  metode  electre  untuk  menentukan  masyarakat  yang  berhak  menerima  bantuan  perbaikan rumah di Kecamatan Siantar Barat .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Secara umum metode yang di gunakan dalam pengumpulan data dalam memecahkan masalah dan penyelesaian kasus ini antara lain: a. Wawancara ( Interview )
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  wawancara  kepada  Dinas  Tarukim  untuk  mendapatkan  data  yang  di perlukan dalam proes penentuan bantuan penerima perbaikan rumah.
b. Observasi
Penulis  melakukan  pengamatan  secara  langsung ke  Dinas  Tarukim  bagian  bidang   perumahan,  pemukiman dan bangunan Kota Pematangsiantar untuk memperoleh data yang diperlukan untuk mendukung pelaksanaan penelitian ini.
c. Studi Pustaka
Penulis mencari referensi teori yang relevan dengan permasalahan yang di tentukan. referensi  ini dapat  dari jurnal dan situs-situs di internet

## 2.2 Analisa Data
Dalam  penerimaan  bantuan  perbaikan  rumah  di  Kota  Pematangsiantar  maka  dibutuhkan  data  berupa  data  kriteria, alternatif, pembobotan sesuai dengan Tabel berikut.
Tabel 1. Data Kriteria No Kriteria 1 Kondisi Material Atap C1 2 Kondisi Lantai C2 3 Kondisi Dinding C3 4 Pekerjaan C4 5 Kepemilikan Kamar Mandi C5
Sedangkan untuk pembobotan kriteria dapat dilihat dari tabel berikut .
Tabel 2. Pembobotan Kriteria No Kriteria Nilai Bobot (W i ) 1 C1 0,30 2 C2 0,25 3 C3 0,20 4 C4 0,15 5 C5 0,10
Sedangkan untuk data alternatif dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Data alternatif No Alternatif 1 Alfian A1 2 Wariman A2 3 Jumari A3 4 Sumainah A4 5 Ismail Sarono A5

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Tabel  di  atas  akan  di  olah  dengan  menggunakan  perhitungan  metode  electre  untuk  menentukan  layaknya penerima bantuan perbaikan rumah di kecamatan siantar barat, berdasarkan alternatif di atas.

## 2.3 Lokasi Penelitian dan Waktu Pengumpulan Data
Lokasi penelitian  dilakukan di  Dinas Tarukim (Dinas Tataruang,  Perumahan dan Pemukiman) Pematangsiantar  dengan waktu pengumpulan data dilakukan pada tanggal 23 juli 2018 sampai 23 agustus 2018.

## 2.4 Flowchart Sistem Metode Electre
Flowchart sistem  yang digunakan penulis dalam menyelesaikan permasalahan ini  dengan menggunakan metode Electre dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Flowchart Sistem Metode Electre
a. Dalam menentukan bantuan perbaikan rumah langkah yang pertama yaitu menentukan matriks keputusan .
b. Setelah  menentukan  matriks  keputusan  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  kriteria,  bobot  kriteria, alternatif, serta rating kecocokan.
c. Setelah selesai menentukan kriteria, bobotkriteria, alternatif, serta rating kecocokan kemudian diolah kembali menjadi normalisasi matriks terbobot.
d. Setelah  normalisasi  matriks  keputusan  terbobot  telah  selesai  dilakukan  langkah  selanjutnya  adalah menentukan matriks concordance dan matriks discordance.
e. Setelah  keseluruhan  masukan  telah  tersedia  maka  dilanjutkan  dengan  membuat  normalisasi  matriks keputusan.
f. Dari matriks concordance dan discordance dilanjutkan dengan menghitung matriks concordance dan matriks discordance.
g. Langkah selanjutnya yaitu menghitung matriks dominan concordance dan matriks dominan discordance.
h. Setelah  matriks  dominan  concordance  dan  matriks  dominan  discordance  selesai  dilakukan,  selanjutnya melakukan matriks keseluruhan.
i. Berdasarkan  matriks  keseluruhan  akan  diperoleh  hail  berupa  alternatif  terpilih  yang  memiliki  nilai  1 terbanyak.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Sebelum  memasuki  tahap  perhitungan  dengan  algoritma  Electre,  penulis  terlebih  dahulu  membuat  rating kecocokan alternatif terhadap kriteria yang penulis dapatkan dari hasil observasi  dan wawancara yanng penulis lakukan sebelumnya. Berikut tabel rating kecocokan yang penulis dapatkan:
Tabel 4. Nilai Rating Kecocokan No.  Alternatif Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 3,0 3,0 5,0 2,0 2,0 2 A2 5,0 4,0 4,0 3,0 5,0 3 A3 5,0 4,0 5,0 3,0 5,0 4 A4 3,0 4,0 3,0 3,0 5,0 5 A5 5,0 5,0 3,0 2,0 3,0
Tabel 5. Sub Kriteria Kondisi material atap
No Sub Kriteria Nilai 1 Rusak berat 3 2 Rusak ringan 4 3 Rusak sedang 5 Tabel 6. Sub Kriteria kondisi lantai No Sub Kriteria Nilai 1 Rusak berat 3 2 Rusak ringan 4 3 Rusak sedang 5 Tabel 7. Sub Kriteria kondisi dinding No Sub Kriteria Nilai 1 Rusak berat 3 2 Rusak ringan 4 3 Rusak sedang 5 Tabel 8. Sub Kriteria Pekerjaan No Sub Kriteria Nilai 1 Karyawan 5 2 Honorer 4 3 Buruh harian 3 4 Lainnya 2 Tabel 9. Sub Kriteria Kepemilikan kamar mandi No Sub Kriteria Nilai 1 Sendiri 5 2 Bersama 3 3 Tidak ada 2
Dari  data  kriteria  dan  pembobotan  dari  tabel  diatas,  penulis  melakukan  penyusunan  kriteria  berdasarkan  nilai perioritas.  Mulai  dari  kriteria  dengan  nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria  penulis  menggunakan  penalaran berfikir yaitu dengan menetapkan nilai 2 sebagai nilai bobot  minimum (nilai terendah) dan nilai 5 sebagai nilai bobot maksimum (nilai tertinggi) .
Tabel 10. Normalisasi matriks Keputusan
R=
0,311085508 0,331294578 0,545544726 0,338061702 0,213200716 0,51848 0,44173 0,43644 0,507092553 0,53300 0,51848 0,44173 0,54554 0,507092553 0,53300 0,31109 0,44173 0,32733 0,507092553 0,53300

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
0,51848 0,55216 0,32733 0,338061702 0,31980
Setelah  keseluruhan  data  yang  diperlukan  seperti kriteria,bobot  kriteria,  data  alternatif,  sertra rating  kecocokan alternatif  terhadap  kriteria  telah  tersedia,  maka  langkah    selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  dengan menggunakan algoritma Electre sebagai berikut:
1. Menentukan Matriks Keputusan
Matriks keputusan ditentukan dari Tabel 4 sebelumnya yang kemudian disusun kedalam matriks keputusan.
Sehingga didapatlah matriks keputusan sebagai berikut .
[ 3,0 3,0 5,0 2,0 2,0 5,0 4,0 4,0 3,0 5,0 5,0 4,0 5,0 3,0 5,0 3,0 4,0 3,0 3,0 5,0 5,0 5,0 3,0 2,0 3,0]
2. Normalisasi Matriks Keputusan
Membuat  normalisasi  matriks  keputusan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  pembobotan  pada matriks yang telah dinormalisasi. Sehingga didapatlah hasil sebagai berikut .
𝑅 11 = 𝑋 11 √ 𝑋 112 + 𝑋 212 +𝑋 312+𝑋 412 +𝑥 512 𝑅 11 = 3 √3 2+ 5 2 +5 2 +3 2 +5 2
𝑅 11 = 3 √9+25+25+9+25 𝑅 11 = 3 √93
𝑅 11 = 3 9,643650761
= 0,311085508
Hasil  proses  matriks  keputusan  ternormalisasi  kemudian  disusun  kedalam  matriks  keputusan  ternormalisasi seperti berikut .
[ 0,311085508 0,331294578 0,545544726 0,338061702 0,213200716
0,51848000 0,441730000 0,436440000 0,507092553 0,533000000 0,51848000 0,441730000 0,545540000 0,507092553 0,533000000 0,31109000 0,441730000 0,327330000 0,507092553 0,533000000 0,51848000 0,552160000 0,327330000 0,338061702 0,319800000]

## 3. Pemberian Nilai Bobot
W = ( W 1 , W 2 , ..., W n );
∑ 𝑊 𝑗 = 1
𝑛
𝑗=1
Maka didapatlah nilai bobot kriteria sebagai berikut. W=(0,3, 0,25, 0,2, 0,15, 0,1) Sehingga jika dihitung menggunakan persamaan (4) didapatlah. ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 = 0,3 + 0,25 + 0,2 + 0,15 + 0,1 = 1
4. Menghitung Matriks Ternormalisasi Terbobo
𝑉 11 = 𝑊 1 . 𝑅 11 = 0,5 . 0,311085508 = 0,09333 𝑉 21 = 𝑊 1 . 𝑅 21 = 0,3. 0,051848 = 0,15554 𝑉 31 = 𝑊 1 . 𝑅 31 = 0,3 . 0,51848      = 0,15554
Hasil  proses  matriks  ternormalisasi  terbobot  kemudian  disusun  kedalam  matriks  ternormalisasi  terbobot seperti berikut.
[ 0,09333 0,08282 0,10911 0,05071 0,021320072 0,15554 0,11043 0,08729 0,07606 0,053300179
0,15554 0,11043 0,10911 0,07606 0,053300179 0,09333 0,11043 0,06547 0,07606 0,053300179
0,15554 0,13804 0,06547 0,05071 0,031980107]
5. Menentukan Himpunan Concordance dan Discordance
𝐶 12 𝑖𝑓 j = 1 → 𝑉 11 ≥ 𝑉 21 → 0,09333 ≥ 0,15554 → yes then j = NO

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑖𝑓 j = 2 → 𝑉 12 ≥ 𝑉 22 → 0,08282 ≥ 0,11043 → yes then j = NO 𝑖𝑓 j = 3 → 𝑉 13 ≥ 𝑉 23 → 0,10911 ≥ 0,08729 → yes then j = NO 𝑖𝑓 j = 4 → 𝑉 14 ≥ 𝑉 24 → 0,05071 ≥ 0,07606 → yes then j = NO 𝑖𝑓 j = 5 → 𝑉 15 ≥ 𝑉 25 → 0,021310072 ≥ 0,053300173 → yes then j = NO
Adapun hasil dari keseluruhan himpunan concordance C12={3} C31={1,2,3,4,5} C51={1,2,4,5} C13={3} C32={1,2,3,4,5} C52={1,2} C14={1,3} C34={1,2,3,4,5} C53={1,2} C15={3,4} C35={1,3,4,5} C54={1,2,3} C21={1,2,4,5} C41={1,2,4,5} C23={1,2,4,5} C42={2,4,5} C24={1,2,3,4,5} C43={2,4,5} C25={1,3,4,5) C45={3,4,5}
Sedangkan  himpunan discordance dihitung  dengan  menggunakan  peramaan  (8),  dengan  hasil  sebagai berikut.
D12 if j = 1 → 𝑉 11 < 𝑉 21 → 0,09333 < 0,1554 → yes then j = 1 if j = 1 → 𝑉 12 < 𝑉 22 → 0,08282 < 0,11043 → yes then j = 2 if j = 1 → 𝑉 13 < 𝑉 23 → 0,010911 < 0,08729 → yes then j = NO if j = 1 → 𝑉 14 < 𝑉 24 → 0,05071 < 0,07606 → yes then j = 4 if j = 1 → 𝑉 15 < 𝑉 25 → 0,02132 < 0,05330 → yes then j = 5
Adapun hasil dari keseluruhan himpunan discordance D12 = {1,2,4,5} D21={3} D31={0} D41={3} D51={3} D13={1,2,4,5} D23={3} D32={0} D42={1,3} D52={3,4,5} D14={2,4,5) D24={0} D34={0} D43={1,3} D53={3,4,5} D15={1,2,5} D25={2} D35={2} D45={1,2} D54={4,5} 6. Menghitung Matriks Concordance dan Matriks Discordance
C12= 𝑊 3 = 0,2 C13= 𝑊 2 + 𝑊 3 = 0,25+0,2 = 0,45 C21= 𝑊 1 + 𝑊 2 + 𝑊 4 + 𝑊 5 = 0,3 +0,25+0,15 +0,1 =0,8 C23 = 𝑊 1 + 𝑊 2 + 𝑊 4 + 𝑊 5 = 0,3 +0,25+0,15 +0,1 =0,8 C31 = 𝑊 1 + 𝑊 2 + 𝑊 3 +𝑊 4 + 𝑊 5 =0,3 +0,25+0,2+ 0,15 +0,1 =1 C332= 𝑊 1 + 𝑊 2 + 𝑊 3 +𝑊 4 + 𝑊 5 =0,3 +0,25+0,2+ 0,15 +0,1 =1 Hasil perhitungan diatas kemudian disusun menjadi sebuah matriks concordance seperti dibawah ini.
[ − 0,2 0,5 0,5 0,5 0,8 − 0,8 1 0,8 1 1 − 1 0,75 0,8 0,5 0,5 − 0,45 0,8 0,6 0,6 0,8 − ]
Matriks discordance dihitung dengan menggunakan persamaan (10), dengan hasil sebagai berikut. 𝐷 12
= max{ | 0,09333 − 0,1554 | ; |0,08282 − 0,11043|; | 0,05071 − 0,07606 | ; | 0,02132 − 0,05330 | } max{ | 0,09333 − 0,1554 | ; |0,08282 − 0,11043|; || 0,10911 − 0,08729 | ; |0,05071 − 0,07606 | ; | 0,02132 − 0,05330 | } 𝐷 12 = 0,5
Hasil perhitungan diatas kemudian disusun menjadi sebuah matriks discordance seperti berikut.
[ − 0,5 0,5 0,7 0,9 0,4 − 1 0 −1 0 0 − 0 0,63 1 0,35 0,7 − 0,44 0,7 0,8 0,5 0,3 − ]
7. Mentukan Matriks Concordance Dominan dan Matriks Discordance Dominan
Sebelum membuat matriks Concordance dominan, terlebih dahulu harus menentukan nilai ambang C dengan menggunakan persamaan (11), dan hasilnya adalah sebagai berikut.
𝐶 = 0,2+0,5+0,5+0,5+0,8+0,8+1+0,8+1+1+1+0,75+0,8+0,5+0,5+0,45+0,8+0,6+0,6+0,8 5∗(5−1)
C = 13,9 20 C = 0,695 Kemudian diperoleh elemen matriks concordance dominan F sebagai berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[ − 0 0 0 0 1 − 1 1 1 1 1 − 1 1 1 0 0 − 0 1 0 0 1 −]
Sedangkan sebelum membuat matriks discordance dominan, terlebih dahulu harus menentukan nilai ambang atas D dengan menggunakan persamaan (13), dan hasilnya adalah sebagai berikut.
𝐷  = 05+0,5+0,7+0,9+0,4+1+0+(−1)+0+0+0+0,63+1+0,35+0,7+0,44+0,7+0,8+0,5+0,3 5∗(5−1)
D = 8,42
20
D = 0,421 Kemudian didapatlah elemen matriks discordance dominan G sebagai berikut.
[ − 0 0 0 0 1 − 0 1 1 1 1 − 1 0 0 1 0 − 0 0 0 0 1 −]
8. Menentukan Matriks Dominan Keseluruhan 𝑒 12 = 𝑓 12 * 𝑔 12 =  0 * 0 = 0 𝑒 13 = 𝑓 13 * 𝑔 13 =  0 * 0 = 0 𝑒 21 = 𝑓 21 * 𝑔 21 =  1 * 1 = 1 𝑒 23 = 𝑓 23 * 𝑔 23 =  1 * 0 = 0 𝑒 31 = 𝑓 31 * 𝑔 31 =  1 * 1 = 1 𝑒 32 = 𝑓 32 * 𝑔 32 =  1 * 1 = 1 9. Mengeliminasi Alternatif yang Kurang Baik
[ − 0 0 0 0 1 − 0 1 1 1 1 − 1 0 0 0 0 − 0 0 0 0 1 −]
Matriks E memberikan  urutan  pilihan  dari  setiap  alternatif,  yaitu  bila 𝑒 𝑘𝑙 = 1 maka  alternatif 𝐴 𝑘 merupakan  alternatif  yang  lebih  baik  dari 𝐴 1 ,  sehingga  baris  dalam  matrik E yang  memiliki 𝑒 𝑘𝑙 = 1 paling sedikit  dapat  dieliminasi  dan  yang  memiliki 𝑒 𝑘𝑙 = 1 terbanyak  merupakan  alternatif  terbaik.  Sehingga disimpulkan bahwa dapat kita analisis dari hasil matriks dominan keseluruhan  yang memliki nilai 1 adalah pada baris    2,3  dan  5  oleh  karena  itu  baris  1  dan  4  kita  eliminasi  dikarenakan  tidak  memiliki  nilai  =1  kemudian, setelah  itu  kita  bandingkan  kembali  antara  baris  2,3,  dan  5  yang  memiliki  nilai  =  1.  Yang  jumlahnya  paling sedikit  adalah  baris  5   dimana  :  baris  5 memiliki nilai  =  1  lebih  sedikit  daripada  baris  2  dan  3  maka  alternatif yang dipilih adalah alternatif 2 dan 3 karena lebih baik  daripada alternatif yang lain dan yang memiliki  nilai  1 yang sama. Maka berhak menerima bantuan rumah adalah WARIMAN

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan pada isi pembahasan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Metode Electre dapat  diterapkan  dengan  baik  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam  kasus penentuan  penerima  bantuan  perbaikan  rumah  dikecamatan  Siantar  Barat  pada  dinas  Penataan  Ruang  dan Permukiman (Tarukim) Pematangsiantar.
2. Hasil  akhir  yang  diperoleh  baik  menggunakan  perhitungan  secara  manual  maupun  secara  komputerisasi menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu  alternatif  A0002  (Wariman)  yang  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik dalam pemilihan bantuan penerima perbaikan rumah.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dibangun  dengan  menggunakan  metode Electre dapat  melakukan perhitungan manual secara otomatis ketika pengguna menginputkan nilai kriteria

## REFERENCES
[1] A.  N.  Ginting  and  M.  Amin,  “Keamanan  Rumah  Menggunakan  Sensor  Pir  Dan  Modul  Gsm  Arduino,” Jurnal Teknovasi , vol. 05, no. 1, pp. 46–53, 2018.
[2] B.  M.  I.  Pangestu  and  S.  Anwar,  “Pemodelan  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  kredit  dengan  metode  ahp berbasis web mobile 1,2,” in PEMODELAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT DENGAN METODE AHP BERBASIS WEB MOBILE , 2018, pp. 295–301.
[3] W.  Fauzi,  “Sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan  dana  rutilahu  dengan  menggunakan  metode  electre  1,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SENTIKA) , no. Sentika, pp. 18–19, 2016.
[4] A.  Wahyu,  F.  Pradana,  and  I.  F.  Rozi,  “SPK  PENENTUAN  BEASISWA  SISWA  KURANG  MAMPU  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  ELECTRE  (  Studi  Kasus  SMA  Negeri  4  Bojonegoro  ),”  in Prosiding  Seminar
Volume 1, No. 2, Februari 2020, Page 68-75 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Informatika Aplikatif Polinema , 2015, pp. 122–125.
[5] G. R. Pangaribuan, A. P. Windarto, W. P. Mustika, and A. Wanto, “Pemilihan Jenis Sapi bagi Peternak Sapi Potong dengan Metode SMART,” Algoritma : Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , vol. 3, no. 1, pp. 30–37, 2019.
[6] A. Wanto and E. Kurniawan, “Seleksi Penerimaan Asisten Laboratorium Menggunakan Algoritma AHP Pada AMIK- STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar,” Jurnal Informatika dan Komputer (JIKO) , vol. 3, no. 1, pp. 11–18, 2018.
[7] T. Imandasari, A. Wanto, and A. P. Windarto, “Analisis Pengambilan Keputusan Dalam Menentukan Mahasiswa PKL Menggunakan Metode PROMETHEE,” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 5, no. 3, pp. 234–239, 2018.
[8] A. Wanto and H. Damanik, “Analisis Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Terhadap Seleksi Penerima Beasiswa BBM (Bantuan Belajar Mahasiswa) Pada Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar),” in Seminar Nasional Rekayasa (SNTR) II , 2015, no. 2, pp. 323– 333.
[9] S.  Sundari,  A.  Wanto,  Saifullah,  and  I.  Gunawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Menggunakan  Metode Electre  Dalam  Merekomendasikan  Dosen  Berprestasi  Bidang  Ilmu  Komputer  (Study  Kasus  di  AMIK  &  STIKOM Tunas Bangsa),” in Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu , 2017, pp. 1–6.
[10]  S. Sundari, Karmila, M. N. Fadli, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Decision Support System on Selection of Lecturer Research Grant Proposals using Preferences Selection Index,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[11]  P.  P.  P.  A.  N.  .  F.  I.  R.H  Zer,  Masitha,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Analysis  of  the  ELECTRE  Method  on  the Selection of Student Creativity Program Proposals,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[12]  L. P. Purba, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Faktor Terbesar Rendahnya Minat Ber-KB (Keluarga Berencana) dengan Metode ELECTRE II,” Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , vol. 1, no. 1, pp. 369–374, 2018.
[13]  S. R. Ningsih, R. Wulansari, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Analysis of PROMETHEE II Method on Selection of Lecturer Community Service Grant Proposals,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[14]  Mesran, Suginam, S. D. Nasution, and A. P. U. Siahaan, “Penerapan Weighted Sum Model (WSM) Dalam Penentuan Peserta Jaminan Kesehatan Masyarakat,” Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JURASIK) , vol. 2, no. 1, pp. 40–47, 2017.
[15]  T. Imandasari, M. G. Sadewo, A. P. Windarto, A. Wanto, H. O. Lingga Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection  Factor  of  Online  Transportation  in  the  VIKOR  Method  in  Pematangsiantar  City,” Journal  of  Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[16]  A.  Wanto,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  I.  Parlina,  “Use  of  Binary  Sigmoid  Function  And  Linear  Identity  In Artificial  Neural  Networks  For  Forecasting  Population  Density,” International  Journal  Of  Information  System  & Technology , vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.
[17]  A. R. Tulloh, Y. Permanasari, and E. Harahap, “Kriptografi Advanced Encryption Standard ( AES ) Untuk Penyandian File Dokumen,” Matematika UNISBA , vol. 15, no. 1, pp. 7–14, 2016.
[18]  M. K. Harahap, “Analisis Algoritma One Time Pad Dengan Algoritma Cipher Transposisi Sebagai Pengamanan Pesan Teks,” Jurnal & Penelitian Teknik Iformatika , vol. 1, no. April 2017, pp. 58–62, 2019.
[19]  A. Farisi, “Analisis Kinerja Algoritma Kriptografi Kandidat Advanced Encryption Standard (AES) pada Smartphone,” Jatisi , vol. 4, no. 2, pp. 199–208, 2018.
[20]  S.  Wibowo,  F.  E.  Nilawati,  and  Suharnawi,  “Implementasi  Enkripsi  Dekripsi  Algoritma  Affine  Chiper  Berbasis Android,” Techno , vol. 13, no. 4, pp. 215–221, 2014.
[21]  M. Mujito and A. Bagus Susilo, “Aplikasi Kriptografi File Menggunakan Metode Blowfish dan Metode Base64 pada Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kota  Tangerang  Selatan,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 54–60, 2016.
[22]  H.  N.  Lengkong,  A.  A.  E.  Sinsuw,  and  A.  S.  M.  Lumenta,  “Perancangan  Penunjuk  Rute  Pada  Kendaraan  Pribadi Menggunakan  Aplikasi  Mobile  GIS  Berbasis  Android  Yang  Terintegrasi  Pada  Google  Maps,” E-Kournal  Teknik Elektro dan Komputer , pp. 18–25, 2015.
[23]  M.  Natsir,  “Pengembangan  Prototype  Sistem  Kriptografi  Untuk  Enkripsi  Dan  Dekripsi  Data  Office  Menggunakan Metode Blowfish Dengan Bahasa Pemrograman Java,” Jurnal Format , vol. 6, no. 2, pp. 87–105, 2016.