Mushaf, Yuyun and Wardi. (2021) “Kombinasi Metode ANP dan Promethee dalam Menentukan Prioritas Distribusi Logistik Bencana Alam”, Sebatik, 25(1). Submitted:  2021/05/05 Accepted:  2021/05/30 Published:  2021/06/01

## KOMBINASI METODE ANP DAN PROMETHEE DALAM MENENTUKAN PRIORITAS DISTRIBUSI LOGISTIK BENCANA ALAM
Mushaf 1) , Yuyun 2) , dan Wardi 3)
1,2 Sistem Komputer, Pascasarjana STIMIK Handayani Makassar
3 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Hasanuddin
1,2 Jl. Adhyaksa Baru No. 1, Kota Makassar, Sulawesi Selatan
3 Jl. Perintis Kemerdekaan KM. 10, Tamalanrea Indah, Kec. Tamalanrea, Kota Makassar, Sulawesi Selatan E-mail : mushafsyafar@gmail.com 1) , yuyunwabula@handayani.ac.id 2) , wardi@unhas.ac.id 3)

## ABSTRAK
Bencana  alam  yang  kerap  terjadi  di  Indonesia  menimbulkan  banyak  korban  jiwa.  Kejadian  ini  membuat  masyarakat tergerak  untuk  menjadi  relawan  pasca  bencana  alam  terjadi.  Namun,  kendala  yang  dialami  salah  satunya  adalah  saat pendistribusian  bantuan  logistik  bencana  alam.  Tidak  adanya  data  terpusat  terkait  data  posko,  jumlah  korban,  kondisi korban,  dan  kebutuhan  korban  yang  dapat  menjadi  acuan  bagi  seluruh  relawan  membuat  para  relawan  kesulitan menentukan tindakan untuk distribusi bantuan logistik yang menyebabkan distribusi bantuan logistik menjadi lambat dan tidak tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan (SPK) pendistribusian bantuan logistik  bencana  alam  menggunakan  kombinasi  metode Preference  Ranking  Organization  Method  for  Enrichment Evaluation (Promethee)  dan Analytic  Network  Process (ANP).  Pada  penelitian  ini  terdapat  6  kriteria  yaitu  korban berdasarkan  jenis  kelamin,  korban  berdasarkan  usia,  korban  berdasarkan  kondisi,  jarak,  kebutuhan  pokok,  kebutuhan sekunder,  dan  relawan.  Kemudian  terdapat  31  total  sub  kriteria  dari  masing-masing  kriteria.  Sistem  kemudian  diuji menggunakan metode Confusion Matrix . Dari hasil pengujian, diperoleh akurasi sebesar 87,5%. Hasil ini diharapkan dapat membantu pendistribusian bantuan logistik pasca bencana alam.
Kata Kunci: Bencana Alam, Sistem Pendukung Keputusan, Promethee, Analytic Network Process, Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Seringnya  terjadi  bencana  dan  banyaknya  korban jiwa yang ditimbulkan (BNPB, 2019) membuat sebagian rakyat  indonesia  tergerak  untuk  menjadi  relawan  pasca bencana  alam  (Utomo,  dkk . ,  2016).  Relawan  pasca bencana  yang  biasa  disebut  relawan  adalah  seseorang atau  kelompok  dengan  kemampuan  dan  kepedulian untuk  bekerja  membantu  secara  sukarela  dan  ikhlas dalam  upaya  penanggulangan  bencana  (BNPB,  2014). Masyarakat dan pihak non-pemerintah dapat berpartisipasi dalam berbagai bentuk kerelawanan dalam penanggulangan  bencana  dan  pengurangan  risiko bencana  (Anam,  dkk,  2017).  Sulitnya  koordinasi  antara pendonor atau donatur yang memberikan bantuan dengan pemerintah  sebagai  penyalur  bantuan  (Aji,  2018) membuat  distribusi  bantuan  logistik  menjadi  terhambat. Tidak  adanya  data  terpusat  terkait  data  posko,  jumlah korban,  kondisi  korban,  usia  korban  dan  kebutuhan korban  yang  bisa  dijadikan  acuan  bagi  seluruh  pihak- pihak  yang  terlibat  membuat  kesulitan  dalam menentukan  tindakan  untuk  distribusi  bantuan  logistik. Berdasarkan  masalah  tersebut,  maka  dibuatlah  suatu sistem  untuk  membantu pendonor bantuan  atau relawan yang  terlibat  dalam  menentukan  alternatif  terbaik  untuk mendistribusikan bantuan logistik bencana alam.
Penelitian sebelumnya terkait penggunaan kombinasi metode  untuk  pencarian  bobot  dan  penentuan  alternatif
terbaik  telah  dilakukan  oleh  (Polinema,  dkk . ,  2018) dalam pengembangan aplikasi yang membantu pencarian kos di kota Malang dengan metode AHP dan Promethee . Penelitian  tersebut  bertujuan  memudahkan  pencarian kos dengan menyediakan informasi terkait data  kos dan penyewaan  rumah  kos  secara online .  Penelitian  lain terkait  penggunaan  kombinasi  metode  AHP  dan Promethee telah dilakukan oleh (Ranti, dkk, 2020) pada analisis  penentuan  penginapan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  pengunjung.  Metode  pencarian  bobot  dan penentuan  alternatif  terbaik  juga  telah  dilakukan  oleh (Siregar, 2017) pada penelitian terkait sistem pendukung keputusan  penentuan  prioritas  menggunakan  metode AHP-Topsis  untuk  dijadikan  dasar  penentuan  strategi dalam  peningkatan  pengawasan  wilayah  perikanan  dan juga  oleh  (Fadlan,  dkk,  2017)  pada  penelitian  terkait kombinasi metode Topsis Dan AHP pada merekomendasikan  penerima  beasiswa  peningkatan prestasi  akademik.  Penelitian  selanjutnya  terkait penggunaan  kombinasi  metode  untuk  pencarian  bobot dan  penentuan  alternatif  terbaik  telah  dilakukan  oleh (Sumiyatun  &  Wardoyo,  2016)  dalam  penelitiannya terkait  kombinasi  metode  ANP  dan  Topsis  dalam menentukan prioritas media promosi perguruan tinggi.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pengembangan dari AHP yaitu ANP ( Analytical Network Process ) untuk penentuan  bobot  kriteria  dan  Metode  Promethee  untuk
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
penentuan  prioritas  distribusi  bantuan  bencana.  Metode promethee ini  sangat  cocok  pada  penelitian  ini, dikarenakan  jika  dibandingkan  dengan  metode  lain, metode  ini  lebih  sederhana  dalam  konsep  dan pengaplikasiannya  untuk  analisis  multi  kriteria.  Metode ini  digunakan  pada  pengambilan  keputusan  yang memiliki kriteria yang saling bertentangan dan alternatif dengan  nilai  terbesar  yang  nantinya  terpilih  sebagai alternatif  terbaik  (Ningsih  &  Windarto,  2018).  Metode Promethee adalah  metode  auto  ranking  (Farid,  dkk . , 2019)  sehingga  tidak  mengabaikan  alternatif-alternatif yang  lain  dalam  hal  ini  posko  bantuan.  Metode Promethee juga  dapat  digunakan  untuk  kasus  dengan jumlah  kriteria  yang  bersifat  kuantitatif  dan  kualitatif (Dewi,  dkk . ,  2018)  sehingga  cocok  digunakan  pada kasus  penentuan  distribusi  bantuan  bencana  yang memiliki  kriteria  kuantitatif  seperti  jumlah  persediaan kebutuhan  pokok,  jumlah  persediaan  kebutuhan sekunder,  jumlah  korban,  usia  korban,  jarak  posko penerima  bantuan  ke  posko-posko  pengungsian,  dan kondisi korban.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Bagaimana kriteria dan sub kriteria dalam penentuan prioritas distribusi bantuan logistic bencana alam. 2. Bagaimana  penentuan  alternatif  terbaik  dengan kombinasi  metode  ANP  dan Promethee dalam penentuan  prioritas  distribusi  bantuan  logistik bencana alam.
3. Apakah kombinasi metode ANP dan Promethee dapat membantu pengambilan keputusan distribusi bantuan logistik bencana alam

## 3. BAHAN DAN METODE
Penelitian ini melalui beberapa tahap, dimana setiap tahapannya saling berkaitan dan juga mempengaruhi satu sama lain. Tahapan-tahapan tersebut adalah :

## 3.1 Pengumpulan Informasi dan Studi Literatur
Penelitian ini diawali dengan pengumpulan informasi dan studi literature terkait  metode ANP dan Promethee. Informasi  mengenai  bencana  alam  yang  akan  dijadikan bahan  analisis  diperoleh  dari  BPBD  Provinsi  Sulawesi Selatan  dan  BPBD  Kabupaten  Gowa.  Informasi  yang dikumpulkan berupa kriteria, sub kriteria, dan informasi- informasi  seputar pendistribusian bantuan logistik pasca bencana.

## 3.2 Perancangan Sistem dan Interface
Perancangan  sistem  adalah  tahapan  dimana  desain sistem  yang  akan  dibangun  dibuat,  perancangan  yang dibuat  berupa Use  case  diagram , Activity  Diagram , Class  Diagram , dan perancangan Interface (antarmuka).
Rancangan  system  dibuat  berdasarkan  informasi  yang berhasil dikumpulkan.

## 3.3 Implementasi Metode ANP dan Promethee
Tahap  ini  adalah  tahap  pengimplementasian  metode ANP  dan  Promothee  berdasarkan  data-data  yang  telah dikumpulkan  dan  rancangan  sistem  yang  telah  dibuat. Metode  ANP  adalah  metode  yang  menghubungkan antara kelompok atau individu pada tingkat hierarki yang berbeda  serta  menghubungkan  antara  kriteria  dan  sub kriteria  agar  hasil  yang  diperoleh  akurat  dan  efisien. Metode Analytic  Network  Process (ANP)  merupakan pengembangan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  (Azhar  &  Destari,  2019).  Metode  Promethee merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  dalam penentuan  urutan  atau  prioritas  penilaian  dengan  multi kriteria.  Metode  ini  digunakan  karena  perhitungannya yang fleksibel dan sederhana kepada pembuat keputusan (Apriliani & Somantri, 2019).
Pada  Gambar  1, flowchart tahapan  penentuan prioritas distribusi bantuan bencana alam:
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penentuan Alternatif Prioritas Bantuan Logistik Bencana Alam
Berdasarkan flowchart tersebut,  tahap  pertama  yang dilakukan  adalah  memasukan  data  alternatif  yaitu  data posko  lapangan  dan  data  korban  yang  akan  dievaluasi untuk  penentuan alternative terbaik  pada  metode
Promethee.  Selanjutnya  adalah  menentukan  kriteria  dan sub  kriteria.  Dari  hasil  pengumpulan  data  pada  BPBD Kabupaten Gowa,  terdapat 6 kriteria dan 31  sub  kriteria yang  akan  disebutkan.  Selanjutnya  yaitu  menentukan kaidah  min/max,  tipe preferensi , dan threshold untuk masing-masing sub kriteria.
Proses Selanjutnya adalah penentuan nilai perbandingan  antar  sub  kriteria  dilakukan  berdasarkan skala  rasio  pengukuran  1-9  yang  dikembangkan  oleh Saaty yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Preferensi Skala Saaty’s 1-9 Untuk AHP.
Tingkat Kepentingan Definisi 1 Sama Penting 3 Sedikit Lebih Penting 5 Lebih Penting 7 Sangat Penting 9 Mutlak Sangat Penting 2, 4, 6, 8 Nilai Tengah Kebalikan Jika elemen memiliki salah satu angka diatas ketika dibandingkan elemen j, maka j memiliki kebalikannya ketika dibanding elemen i
Sumber : (Nugraha & Cholissodin, 2018)
Pada  penentuan  bobot  kriteria  dengan  perhitungan metode  ANP  menggunakan  hasil  dari  perbandingan  sub kriteria  berdasarkan  skala  Saaty  akan  di  normalisasi dengan  membagi  nilai  perbandingan  antar  sub  kriteria dengan jumlah total sub kriteria pada masing-masing sub kriteria.  Setelah  itu,  menentukan Eigen  vector masing- masing sub  kriteria  dengan  menjumlahkan seluruh  hasil perbandingan kriteria  yang sudah  di normalisasi  dengan jumlah  sub  kriteria.  Terakhir  adalah  menentukan  bobot local  priority yang  akan  dijadikan  bobot  kriteria  pada perhitungan  metode  Promethee  dengan  melakukan perkalian  antara  bobot  perbandingan  sebelum  di normalisasi  dengan Eigen vector pada  masing-masing sub kriteria.
Setelah menentukan kaidah min/max, tipe preferensi , dan threshold pada  masing-masing  sub  kriteria,  tahapan penentuan  alternatif  terbaik  menggunakan  metode Promethee akan dilanjutkan dengan menentukan  deviasi berdasarkan perbandingan berpasangan dengan persamaan (1) 𝑑 𝑗 (𝑎, 𝑏) = 𝑓(𝑎) − 𝑓(𝑏) (1)
Tahapan Selanjutnya adalah menghitung index preferensi global dengan persamaan (2)
𝜑(𝑎, 𝑏) =   ∑ 𝑃 𝐽
𝑗 𝑛−1 (𝑎, 𝑏) 𝑊 𝑗 (𝑎, 𝑏), ∀𝑎, 𝑏 ∈ 𝐴 (2)
Dimana 𝜑(𝑎, 𝑏) dengan 𝑎 lebih besar dari 𝑏 (antara 0 hingga  1)  didefenisikan  sebagai  jumlah  bobot 𝑃(𝑎, 𝑏) pada  setiap  sub  kriteria,  dan 𝑊 𝑗 adalah  bobot  yang berhubungan  dengan  kriteria  ke- 𝐽 .  Selanjutnya  adalah menghitung leaving flow dan entering flow untuk setiap alternatif. menghitung leaving flow (3)
𝜙 + = 1 𝑛 − 1 ∑ 𝜙(𝑎, 𝜒) 𝜒∈𝐴 (3)
untuk menghitung entering flow (4)
𝜙 − = 1 𝑛 − 1 ∑ 𝜙(𝜒, 𝑎) 𝜒∈𝐴 (4)
Dimana 𝜙(𝑎, 𝜒) bearti  preferensi  alternatif 𝑎 lebih baik  dari 𝜒 dan  n  menunjukkan  jumlah  nilai.  Tahap terakhir penentuan alternative metode Promethee adalah menentukan net flow dengan persamaan (5)
𝜙 = 𝜙 + (𝑎) − 𝜙 − (𝑎) (5)
Semakin  kecil  nilai  dari entering  flow dan semakin besar  nilai  dari leaving  flow maka  besar  kemungkinan alternatif tersebut dipilih sebagai alternatif terbaik.

## 3.4 Uji Coba Sistem
Sistem diuji dengan data-data contoh untuk simulasi bencana alam berdasarkan arahan dari BPBD Kab. Gowa. Pengujian dilakukan pada kasus pendistribusian makanan  usia  lebih  dari  1  tahun.  Kriteria-kriteria  yang dipakai adalah usia 1 - 5 tahun, usia 6-11 tahun, usia 12- 25  tahun,  usia  26-45  tahun,  usia  46-65  tahun,  usia  >65 tahun,  jarak  ke  posko  induk,  dan  jumlah  stok  untuk makanan  usia  lebih  dari  1  tahun.  Kriteria-kriteria  ini yang  kemudian  akan  digunakan  untuk  menghasilkan nilai net  flow .  Bobot  barang  atau  relawan  yang  akan didistribusikan  akan  berubah  yaitu  dicari  bobot  yang paling  tinggi  dari  kriteria  yang  dipakai  kemudian  dikali dua.  Pengujian  ini  juga  menggunakan  data  simulasi posko lapangan seperti pada tabel 2.

## Tabel 2. Simulasi Data Posko Lapangan
No Nama Posko Lokasi Posko Jarak Ke Posko Induk 1 Posko I Dusun Kalau Desa Arah 200 m 2 Posko II Dusun Timboro‟ Desa Arah 100 m 3 Posko III Dusun Warak Desa Arah 400 m 4 Posko IV Dusun Anrai; Desa Arah 1200 m
Untuk  menghitung  tingkat  akurasi  sistem  digunakan metode  perhitungan confusion  matrix .  Metode  ini menggunakan tabel matriks seperti pada tabel 3 jika data set hanya terdiri dari dua kelas, kelas yang satu dianggap sebagai  positif  dan  yang  lainnya  negatif  (Saikin  &
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Kusrini,  2019).  Nilai confusion  matrix biasanya ditunjukkan dalam satuan persen (%).
Tabel 3. Confusion Matrix Identifikasi Predicted Class True False Actual Class True True Positive (TP) False Negative (FN) False False Positive (FP) True Negative (TN) Sumber : (Firmanto, 2016) untuk mencari akurasi (6) Accuracy = ((TP + TN) / (TP + FN + FP +TN)) x 100%. (6)
3.5 Implementasi Metode ANP dan Promethee
Tahapan  terakhir  yaitu  implementasi  metode  ANP dan Promethee berdasarkan  data-data  kriteria  dan  sub kriteria yang telah diperoleh. .

## 4. PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  6  kriteria  yaitu  korban berdasarkan  jenis  kelamin,  korban  berdasarkan  usia, korban  berdasarkan  kondisi,  jarak  dari  lokasi  posko lapangan  ke  posko  induk,  kebutuhan  pokok,  kebutuhan sekunder,  dan  relawan.  Kemudian  terdapat  31  total  sub kriteria  dari  masing-masing  kriteria.  Data  kriteria  dan sub  kriteria  ini  kemudian  digunakan  untuk  perhitungan metode  ANP  dan Promethee .  Metode  ANP  pada penelitian  ini  adalah  metode  yang  digunakan  untuk menentukan bobot kriteria sedangkan metode Promethee digunakan  dalam  perhitungan  untuk  menentukan alternatif  prioritas  berdasarkan  bobot  kriteria  hasil  dari metode  ANP.  Metode  pengujian  sistem  yang digunakan adalah  metode confusion  matrix. Metode  ini membandingkan  hasil  keluaran  sistem  dengan  hasil aktual  dari  beberapa  kasus  simulasi  pendistribusian bantuan logistik pasca bencana alam.

## 4.1 Data Kriteria dan Sub Kriteria
Tabel 4 adalah tabel yang berisi 6 data kriteria dan 31 sub  kriteria,  dengan  masing-masing  sub  kriteria  telah ditentukan  tipe,  nilai threshold, dan bobot  dari perhitungan metode ANP.
Tabel 4. Data Kriteria, Sub Kriteria, Dan Bobot Kriteria Hasil Perhitungan Metode ANP
Kriteria Min/Max  Tipe Threshold Bobot p Q Korban Berdasarkan Jenis Kelamin Laki-laki Max Linear 15 0 1.0277 Perempuan Max Linear 15 0 1.195 Korban Berdasarkan Usia Usia 1 - 12 Bulan Max Linear 10 0 3.0734 Usia 1 - 5 Tahun Max Linear 10 0 2.2615 Usia 6 - 11 Tahun Max Linear 10 0 0.8806 Usia  12  -  25 Tahun Max Linear 10 0 0.8626 Usia  26  -  45 Tahun Max Linear 10 0 0.3869 Usia  46  -  65 Tahun Max Linear 10 0 0.426 Usia > 65 Tahun Max Linear 10 0 1.4161 Korban Berdasarkan Kondisi Sehat Min Linear 10 5 0.181 Sakit/Luka-luka Max Linear 5 0 4.4408 Kritis Max Linear 3 0 6.9146 Meninggal Max Linear 3 0 6.9146 Jarak Jarak  Ke  Posko Induk Min Linear  200 20 1.1737 Kebutuhan Pokok Makanan  Usia  1- 12 Bulan Min Linear 20 10 4.7833 Makanan  Usia  > 12 Bulan Min Linear 90 30 2.86 Minuman Min Linear 90 30 3.7058 Pakaian Anak Laki-laki Min Linear 15 5 0.7205 Pakaian Anak Perempuan Min Linear 15 5 1.0542 Pakaian Usia 1-12 Bulan Min Linear 15 5 1.906

## Relawan
Relawan Angkut Min Linear 5 2 0.3986 Relawan Kesehatan Min Linear 6 3 1.6743 Kebutuhan Sekunder Kelengkapan Dapur Min Linear 10 5 1.3462 Kelengkapan Mandi Min Linear 30 15 0.6794 Kelengkapan Tidur Min Linear 8 4 1.1539 4.2 Hasil  Perhitungan  Kombinasi  Metode  ANP  dan Promethee
Tabel  5  dengan  nilai  evaluasi  yang  diberikan  untuk masing-masing sub kriteria pada setiap posko lapangan.

## Tabel 5. Nilai Evaluasi Alternatif Dan Bobot Kriteria Untuk Makanan Usia Lebih Dari 1 Tahun
Kriteria Alternatif Bobot Posko I Posko II Posko III Posko IV Korban Berdasarkan Usia Usia 1 - 5 Tahun 0 4 0 0 2.2615 Usia  6 -  11 Tahun 3 3 5 4 0.8806 Usia  12  -  25 Tahun 8 26 30 10 0.8626 Usia  26  -  45 Tahun 8 26 34 11 0.3869 Usia  46  -  65 Tahun 1 10 9 5 0.426 Usia > 65 Tahun 1 4 1 2 1.1161 Kriteria Alternatif Bobot Posko I Posko II Posko III Posko IV Jarak Jarak  Ke  Posko Induk 200 100 400 1200 1.1737 Kebutuhan Pokok Makanan  Usia  > 12 Bulan 0 0 0 0 5.72 Tahapan  selanjutnya  perhitungan  metode Promethee adalah menentukan nilai deviasi berdasarkan
perbandingan berpasangan dengan menggunakan persamaan  (1).  Tabel  6  adalah  data  nilai  deviasi  yang diperoleh : Tabel 6. Nilai Deviasi Berdasarkan Perbandingan Berpasangan Kriteria Deviasi d(1,2)  d(1,3)  d(1,4)  d(2,1)  d(2,3)  d(2,4)  d(3,1)  d(3,2)  d(3,4)  d(4,1)  d(4,2)  d(4,3) Korban Berdasarkan Usia Usia 1 - 5 Tahun -4 0 0 4 4 4 0 -4 0 0 -4 0 Usia 6 - 11 Tahun 1 -1 0 -1 -2 -1 1 2 1 0 1 -1 Usia 12 - 25 Tahun -17 -21 -1 17 -4 16 21 4 20 1 -16 -20 Usia 26 - 45 Tahun -17 -25 -2 17 -8 15 25 8 23 2 -15 -23 Usia 46 - 65 Tahun -9 -8 -4 9 1 5 8 -1 4 4 -5 -4 Usia > 65 Tahun -3 0 -1 3 3 2 0 -3 -1 1 -2 1 Jarak Jarak Ke Posko Induk 100  -200  -1000  -100  -300  -1100  200 300  -800  1000  1100 800 Kebutuhan Pokok Makanan Usia > 12 Bulan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Pada penentuan nilai preferensi global digunakan persamaan (2). Berdasarkan persamaan tersebut, hasil yang diperoleh dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Nilai Preferensi Global Kriteria Preferensi P (d(1,2)) P (d(1,3)) P (d(1,4)) P (d(2,1)) P (d(2,3)) P (d(2,4)) P (d(3,1)) P (d(3,2)) P (d(3,4)) P (d(4,1)) P (d(4,2)) P (d(4,3)) Korban Berdasarkan Usia Usia 1 - 5 Tahun -0,9046  0,0000  0,0000  0,9046  0,9046  0,9046  0,0000  -0,9046  0,0000  0,0000  -0,9046  0,0000 Usia 12 - 25 Tahun -1,4664  -1,8115  -0,0863  0,8626  -0,3450  0,8626  0,8626  0,3450  0,8626  0,0863  -1,3802  -1,7252 Usia 26 - 45 Tahun -0,6577  -0,9673  -0,0774  0,3869  -0,3095  0,3869  0,3869  0,3095  0,3869  0,0774  -0,5804  -0,8899 Usia 46 - 65 Tahun -0,3834  -0,3408  -0,1704  0,3834  0,0426  0,2130  0,3408  -0,0426  0,1704  0,1704  -0,2130  -0,1704 Usia > 65 Tahun 0,0881  -0,0881  0,0000  -0,0881  -0,1761  -0,0881  0,0881  0,1761  0,0881  0,0000  0,0881  -0,0881 Usia 6 - 11 Tahun -0,4248  0,0000  -0,1416  0,4248  0,4248  0,2832  0,0000  -0,4248  -0,1416  0,1416  -0,2832  0,1416 Jarak Jarak Ke Posko Induk 0.6521  1.1737  1.1737  1.1737  1.1737  1.1737  1.3041 0 1.1737 0 0 0 Kebutuhan Pokok Makanan Usia > 12 Bulan  2.86 2.86 2.86 2.86 2.86 2.86 2.86 2.86 2.86 2.86 2.86 2.86 Pg(dj(a,b)) -0,0296  0,1033  0,4448  0,8635  0,5719  0,8245  0,7303  0,2898  0,6750  0,4170  -0,0517  -0,0160
Tahapan selanjutnya adalah menghitung leaving flow dan entering  flow menggunakan  persamaan  (3)  dan  (4). Kemudian  menghitung net  flow yang  akan  menjadi penentu posko prioritas dengan menggunakan persamaan
(5).  Tabel  8  adalah leaving  flow , entering  flow ,  dan net flow yang diperoleh dari persemaan tersebut.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma

## Tabel 8. Urutan Posko Prioritas Dengan Untuk
Distribusi Makanan Usia Lebih Dari 1 Tahun.
Posko Leaving Flow Entering Flow Net Flow Posko II 0,0695 0,7533 0,6838 Posko III 0,2304 0,5650 0,3347 Posko I 0,6703 0,1728 -0,4974 Posko IV 0,6481 0,1271 -0,5210
Berdasarkan  hasil net  flow di  atas,  maka  posko prioritas untuk pendistribusian makanan usia lebih dari 1 tahun adalah Posko II yaitu Dusuh Timboro‟ Desa Arah dengan net flow sebesar 0,6838.

## 4.3 Pengujian  Akurasi  Sistem  Dengan Confusion Matrix
Data  yang  digunakan  untuk  pengujian confusion matrix ini  adalah  data-data  yang  diperoleh  dari  BPBD Kabupaten  Gowa.  Tabel  9  adalah  tabel  perbandingan pengujian  hasil  dari  sistem  dan  hasil  yang  diperoleh secara manual

## Tabel 9. Data Pengujian Hasil Sistem Dan Hasil
Manual No Hasil Manual Hasil Sistem TRUE FALSE 1 Posko II Posko II √ 2 Posko II Posko II √ 3 Posko II Posko II √ 4 Posko II Posko II √ 5 Posko III Posko III √ 6 Posko III Posko III √ 7 Posko II Posko II √ 8 Posko II Posko II √ 9 Posko III Posko II √ 10 Posko III Posko III √ 11 Posko II Posko II √ 12 Posko III Posko III √ 13 Posko II Posko II √ 14 Posko III Posko II √ 15 Posko III Posko III √ 16 Posko II Posko II √ TOTAL 14 2
Data pengujian  hasil  sistem dan  hasil secara  manual pada  tabel  9  kemudian  akan  digunakan  pada  pengujian confusion matrix sesuai pada tabel 10 :
Tabel 10. Pengujian Confusion Matrix
Identifikasi Predicted Class True False Actual Class True 14 2 False 0 0
Untuk  menentukan  akurasi  sistem  digunakan persamaan (6) dengan data yang diambil pada tabel 10.
Accuracy = ((TP + TN) / (TP + FN + FP +TN)) x 100%     (6) Accuracy = ((14 + 0) /(14+2+0+0) x 100%
Accuracy = (14 /16) x 100% = 87,5%.
Berdasarkan persamaan (6) tersebut diperoleh akurasi 87,5%.

## 4.4 User Interface Sistem
Sistem  penentuan  prioritas  pendistribusian  bantuan logistik  bencana  alam  memiliki  3  aktor  yaitu  admin posko induk, admin posko lapangan, dan user biasa .
1. Admin posko induk. Admin posko induk selain melakukan pendistribusian bantuan  juga  bertindak  sebagai  administrator  sistem seperti  melakukan update dan  delete  data  master yang di dalamnya terdapat data kriteria, sub  kriteria, data  posko,  data  barang,  dan  data  kategori  barang, melakukan update pemasukan  item  bantuan,  update dan delete data korban baik yang ada di posko induk maupun di posko lapangan, update pengeluaran item bantuan,  dan  melakukan  pengaturan  awal  kriteria penentuan  prioritas  pendistribusian  bantuan  logistik bencana alam seperti menentukan min/max dan juga threshold  masing-masing sub kriteria. User interface admin posko induk dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman admin posko induk
2. Admin posko lapangan. Admin  posko  lapangan  hanya  bertindak  sebagai penerima  bantuan  logistik  dan  melakukan  update persediaan  berdasarkan  posko  masing-masing. User interface admin  posko  induk  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman admin posko lapangan
3. User Biasa. User biasa atau masyarakat umum dapat melihat data korban  dan  data  bantuan  pada  posko  lapangan  yang memungkinkan  adanya  parameter  untuk  masyarakat dalam  menentukan  bantuan  yang  akan  diberikan. User interface admin posko induk dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman user biasa

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  6  kriteria  distribusi bantuan logistik bencana alam yaitu  korban berdasarkan jenis  kelamin,  korban  berdasarkan  usia,  korban berdasarkan kondisi, jarak, kebutuhan pokok,  kebutuhan sekunder,  dan  relawan.  Kemudian  terdapat  31  sub kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  penentuan  prioritas bantuan logistik bencana alam yaitu pada tabel 4.
Kombinasi metode ANP dan Promethee sangat cocok untuk  kasus  pendistribusian  bantuan  logistik  bencana alam  dimana  alternatif  dan  kriteria  pada  kasus  ini memiliki  data  kuantitatif  dan  kualitatif  sekaligus.  Untuk perhitungan metode ANP dan Promethee pada penelitian ini  digunakan  contoh  kasus  pendistribusian  makanan untuk  usia  lebih  dari  1  tahun.  Dari  hasil  perhitungan data-data  alternatif  dan  kriteria  diperoleh  nilai net  flow untuk  posko  I  adalah-0,4974  posko  II  adalah  0,6838, posko  III  adalah  0,3347,  dan  posko  IV  adalah  sebesar  - 0,5210.
Metode confusion matrix digunakan untuk pengujian sistem pada penelitian ini. Dari 16 kali percobaan dengan kasus  pendistribusian  bantuan  logistik  yang  berbeda diperoleh akurasi sebesar 87,5%.

## 6. SARAN
Untuk  perbaikan  dan  pengembangan  sistem  pada penelitian  selanjutnya,  diharapkan  adanya  peningkatan akurasi  pada  sistem  ini.  Sistem  ini  juga  masih  kurang untuk  menangani  kasus  pendistribusian  obat-obatan sehingga  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  terkait pendistribusian  obat-obatan  untuk  membantu  tenaga medis  dalam  mengelola  bantuan  obat-obatan  pasca bencana alam

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Aji,  M.  R.  (2018) Tiga  Kendala  Ini  Hambat  Distribusi Bantuan  Pengungsi  Gempa  Lombok , Tempo.co . Available at:
https://nasional.tempo.co/read/1119632/tiga- kendala-ini-hambat-distribusi-bantuan-pengungsi- gempa-lombok/full&view=ok.
Anam,  A.  K.,  Winarni,  S.,  and  Andriani,  S.  R.  (2017) „The Role of Volunteers in Mount Kelud Eruption
Disaster Management‟, Jurnal Informasi Kesehatan Indonesia (JIKI) , 3(1), p. 1. Apriliani,  D.  and  Somantri,  O.  (2019)  „Implementasi Metode  Promethee  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Raport  Dosen‟, Jurnal
Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT ,  4(1),  pp.
38–42. doi: 10.30591/jpit.v4i1.1251.
Azhar,  A.  H.  and  Destari,  R.  A.  (2019)  „Optimasi Decision  Support  System  (  DSS  )  Pemilihan Paket Layanan Internet Prabayar Dengan Metode ANP‟, 3(September), pp. 183–192.
BNPB.  (2014)  „Penanggulangan  Bencana  Pedoman‟, Berita Negara Republik Indonesia , (1422), pp. 8–
35. Available at: https://bnpb.go.id/. BNPB  (2019) Bencana  Alam  Di  Indonesia  Tahun  2016 S/D 2018 . Available at: https://dibi.bnpb.cloud/tabel1a. Dewi,  K.  dkk . (2018)  „Sistem  Pendukung  Keputusan Penyusunan Prioritas Perbaikan Standar
Akreditasi  Program  Studi  Menggunakan  Metode AHP dan‟, 1(1), pp. 45–54. Fadlan,  M.,  Muhammad,  M.  and,  H.  (2017)  „Terapan Kombinasi  Metode  TOPSIS  DAN  Analytical Hierarcy Process Pada Perekomendasian Penerima Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik  (Studi  Kasus  pada  STMIK  PPKIA Tarakanita  Rahmawati)‟, Simetris :  Jurnal  Teknik Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer ,  8(2),  p.  663. doi: 10.24176/simet.v8i2.1565.
Farid,  A.  M.  dkk . (2019)  „Pemilihan  Alternatif  Lokasi Baru  CV.  Cahya  Saudara  dengan  Metode Promethee‟, 1(2).
Firmanto,  B.  (2016)  „Penggunaan  Algoritma  Promethee Untuk Pemilihan Guru Teladan Tingkat Smu Dan Smk‟, Jurnal  Ilmu-Ilmu  Teknik  -  Sistem ,  12(1), pp. 48–54.
Ningsih,  S.  R.  and  Windarto,  A.  P.  (2018)  „Penerapan Metode Promethee II pada Dosen Penerima Hibah P2M  Internal‟, InfoTekJar  (Jurnal  Nasional Informatika  dan  Teknologi  Jaringan) ,  3(1),  pp. 20–25. doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.641.
Nugraha, R. A. and Cholissodin, I. (2018) „Implementasi Metode  Analytic  Hierarchy  Process  –  Weighted Product Untuk Rekomendasi Hunian Ideal ( Studi Kasus :  Kota  Malang  )‟, Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J- PTIIK) Universitas Brawijaya , 2(2), pp. 848–856.
Polinema,  J.  I.  dkk . (2018)  „Pengembangan  Aplikasi Pemilihan Kost Di Kota Malang Dengan Metode AHP Dan Promethee‟, 1, pp. 229–234.
Ranti,  N.  dkk . (2020)  „Analisis  Penentuan  Penginapan dengan  Metode  AHP  dan  Promethee‟,  02,  pp. 173–179.
Saikin,  S.  and  Kusrini,  K.  (2019)  „Model  Data  Mining Untuk  Karekteristik  Data  Traveller  Pada Perusahaan  Tour and  Travel‟, Jurnal Manajemen Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  2(2),  p.  61. doi: 10.36595/misi.v2i2.105.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Siregar,  J.  (2017)  „Sistem  Pendukung  Keputusan
Penentuan Prioritas Wilayah Pengawasan Perikanan  (WPP-711)  Menggunakan  Metode
AHP-TOPSIS‟, Pelita  Informatika  Budi  Darma , 8(3), pp. 167–171. Sumiyatun,  S.  and  Wardoyo,  R.  (2016)  „Kombinasi Metode  Anp  Dan  Topsis  Dalam  Menentukan Prioritas Media Promosi Perguruan Tinggi (Studi Kasus:  Stmik  Akakom  Yogyakarta)‟, JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , 1(2), pp. 21–
27. doi: 10.26798/jiko.2016.v1i2.34.
Utomo, M. H. dkk . (2016) „Perilaku Menolong Relawan Spontan Bencana Alam‟, 2(1), pp. 48–59.