Mukidin,  M.  &  Widyastuti,  S.,  (2021)  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Program Keluarga  Harapan  Kecamatan  Palimanan  dengan  Metode  Multi-Objective  Optimization  On  The  Basis  of Ratio  Analysis. Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia,  6 (10). http://dx.doi.org/10.36418/  Syntax- Literate.v6i10.4362
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 10, Oktober 2021
SISTEM    PENDUKUNG    KEPUTUSAN    PENENTUAN  PENERIMA PROGRAM  KELUARGA  HARAPAN KECAMATAN PALIMANAN DENGAN METODE  MULTI-OBJECTIVE  OPTIMIZATION  ON  THE  BASIS  OF  RATIO ANALYSIS

## Mukidin, Susi Widyastuti
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer (STIKOM) Poltek Cirebon, Indonesia Email: mukis.aditya@gmail.com, miss_siwy@yahoo.com

## Abstrak
Penelitian  ini  meneliti  tentang  bagaimana  merancang  suatu  aplikasi  untuk pemerintahan  kecamatan  guna  memudahkan  dalam  proses  penentuan  penerima bantuan  Program  Keluarga  Harapan.  Dengan  adanya  aplikasi  tersebut, diharapkan  nantinya  memudahkan  bagi  pemerintahan  Kecamatan  guna penentuan  penerima  bantuan  PKH  agar  lebih  akurat  dan  tepat  sasaran.  Dengan adanya  data  yang  akurat  dan  tepat  sasaran  akan  dapat  meminimalisisir  waktu yang  terbuang  dalam  survey  lapangan  dan  dapat  menggunakan  sistem  yang tengah dirancang ini. Sehingga dapat meningkatkan keakuratan dalam penentuan penerima  bantuan  dan  tidak  salah  sasaran.  Kecamatan  Palimanan  Kabupaten Cirebon masih mengalami beberapa kendala dan permasalahan dalam penentuan penerima beberapa bantuan yang telah diberkan oleh pemerintahan pusat,  salah satunya adalah Program Keluarga Harapan (PKH). Yaitu, pihak perangkat harus melakukan  survey  langsung  dalam  penentuan  siapa  saja  yang  layak  atau  tidak mendapatkan bantuan sesuai dengan data yang telah diberikan dari Dinas Sosial. Data  yang  tercatat  di  Kantor  Kecamatan  pun  masih  menggunakan  kertas  yang sangat  rawan  hilang,  basah  bahkan  terbakar.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu sistem atau aplikasi yang memudahkan pegawai  kecamatan dalam mementukan siapa siapa saja penerima bantuan program keluarga harapan.
Kata Kunci :  sistem pendukung keputusan; program keluarga harapan; MOORA; PHP; Mysql

## Abstract
This research examines how to design applications for sub-district governments to facilitate  the  process  of  determining  the  beneficiaries  of  the  Education  Field  of Hope Family Program. With the existence of the application, it is hoped that it will make it more accurate and on target. With the existence of accurate and targeted data,  it  will  be  able  to  minimize  the  time  spent  in  field  surveys  and  can  use  the system  being  designed.  So  that  it  can  increase  the  accuracy  of  determining  the recipient  of  aid  and  not  being  misdirected.  Palimanan  Subdistrict,  Cirebon Regency  is  still  experiencing  some  obstacles  and  problems  in  determining  the recipient of assistance that has been given by the central government, which is the Hope  Family  Program  (PKH).  Namely,  the  device  must  be  a  direct  survey  in
determining  who  is  eligible  for  the  data  provided  by  the  Social  Service.  Data recorded at the District Office still uses paper that is very vulnerable to being lost, wet and even burning. The system or application is needed that makes it easier for sub-district  employees  to  determine  who  are  the  recipients  of  the  hopeful  family program.

## Keywords: Decision Support System; Hope Family Program; MOORA; PHP; Mysql
Received: 2021-09-20; Accepted: 2021-10-05; Published: 2021-10-20

## Pendahuluan
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan  salah  satu  program  pemerintah untuk  mengembangkan  sistem  perlindungan  sosial  terhadap  keluarga  miskin  di Indonesia. Program ini memberikan bantuan uang tunai kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM) dengan catatan mengikuti persyaratan yang terkait dengan peningkatan kualitas  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yaitu  perlindungan  sosial  untuk  meningkatkan kesejahteraan  keluarga  bidang  Kesehatan  dan  Pendidikan  bagi  keluarga  yang  kurang sejahtera  seperti  ibu  hamil,  ibu  menyusui,  memiliki  anak  balita  dan  anak  usia  sekolah setingkat SD-SMP. Penerima bantuan ini adalah ibu atau wanita dewasa yang mengurus anak pada rumah tangga yang kurang sejahtera.
Kemiskinan  menjadi  salah  satu  masalah  bagi  pemerintah  Indonesia.  Indonesia merupakan  salah  satu  dari  sakian  banyak  negara  berkembang.  Sebagai  negara berkembang  permasalahan  klasik  yang  sering  dihadapi  adalah  masih  tingginya  angka kemiskinan. Kemiskinan menjadi masalah yang sangat penting karena berdampak buruk terhadap  beberapa  aspek  kehidupan  seperti  kelaparan,  putus  sekolah,  kesehatan  yang memburuk,  kriminalitas  bahkan  sampai  kematian.  Dengan  kondisi  seperti  itu,  maka pemerintah  Indonesia  perlu  membuat  suatu  program  guna  mengurangi  angka kemiskinan di negara ini (Rhamadani, 2021) .
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  pada  bulan  Maret  2018  jumlah  penduduk miskin  di  Indonesia  mencapai  28,59  juta  orang  (11,22%),  mengalami  penambahan sebesar 0,86 juta orang dibanding bulan September 2018 (Badan Pusat Statistik, 2021) , tidak  terkecuali  kemiskinan  yang  ada  di  Kabupaten  Cirebon  khususnya  Kecamatan Palimanan.
Tahun  2015,  tingkat  kemiskinan  Cirebon  mencapai  87,46%,  mengalami penurunan  di  tahun  2016  mencapai  0,30%  atau  menjadi  87,17%  kemudian  di  tahun 2017  mengalami  kenaikan  sebanyak  0,03%  atau  menjadi  87,20%  Kondisi  angka  ini masih dinyatakan tinggi, saat ini ada 382.125 ribu warga yang harus diselamatkan dari kemiskinan (Badan Pusat Statistik Kabupaten Cirebon, 2018)
Pemerintah  selaku Policy  Maker tentu  menggunakan  kewajibannya  untuk membuat  sebuah  kebijakan  sebagai  upaya  mengentaskan  kemiskinan.  Salah  satu kebijakan  pemerintah  yang  memberi  dampak  positif  dan  masih  terus  di  kembangkan oleh Pemerintah Indonesia adalah Program Keluarga Harapan (PKH).
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima  Program  Keluarga  Harapan Kecamatan Palimanan dengan Metode Multi-Objective Optimization On The Basis of Ratio Analysis
Menurut  Peraturan  Menteri  Sosial  Republik  Indonesia  No.  1  tahun  2018  tentang Program  Keluarga  Harapan,  Progran  Keluarga  Harapan  merupakan  bantuan  dari pemerintah berupa uang tunai yang akan diberikan kepada rumah tangga sangat miskin (RTSM)  dan  sebagai  imbalannya  RTSM  wajib  menyekolahkan  anaknya  dengan prosentase kehadiran minimal 85% setiap bulan dan melakukan pemerikasaan kesehatan secara berkala (Kementerian Sosial, 2018) .
Saat  ini  banyak  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  yang  dinilai  tidak  tepat sasaran, dimana masih banyak orang yang seharusnya berhak, justru tidak mendapatkan dana bantuan tersebut. Hal ini berdampak ada subjektifitas di dalam penentuan peserta Program  Keluarga  Harapan  (PKH),  terutama  jika  beberapa  calon  peserta  yang  miskin atau kurang mampu memiliki tingkat kelayakan yang tidak jauh berbeda. Dalam hal ini sistem  pendataan  masih  menggunakan  data  lama  yang  belum  ter  update  sedangkan setiap  tahun  penduduk  selalu  mengalami  perubahan  pola  status  sosial  dan  pengolahan data masih secara manual (Pertiwi et al., 2019) .
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  salah  satu  pendamping  lapangan  program PKH di Kecamatan Palimanan, selama ini data yang digunakan PKH dari BPS tidak up to  date ,  data  yang  digunakan  untuk  menentukan  penerima  PKH  tahun  2018 menggunakan  data  tahun  2015  sehingga  menyebabkan  masih  banyak  warga  yang tergolong  sangat  miskin  tidak  mendapat  bantuan  PKH  sedangkan  warga  yang  bukan tergolong warga sangat miskin justru mendapatkan bantuan PKH. Untuk mengatasi hal tersebut  Pendamping  lapangan  bersama  Pemda  setempat  berusaha  memfilter  peserta penerima  PKH,  proses  penentuan  warga  yang  tervalidasi  untuk  menjadi  penerima bantuan  PKH  sudah  memiliki  kriteria  namun  kaidah  pendukung  keputusan  yang digunakan Pendamping lapangan belum ada ketentuan dalam menentukan batasan nilai dari  kriteria  yang  dimiliki.  kriteria  tersebut  akan  dijadikan  acuan  dalam  menentukan keluarga  yang  berhak  menerima  PKH,  namun  ketika  proses  penilaian  belum  memiliki konsistensi terhadap pemberian bobot dari setiap kriteria dalam menentukan RTSM.
Dengan  kondisi  seperti  itu,  maka  perlu  adanya  suatu  sistem  keputusan  dengan metode yang dapat menyelesaikan permasalahan RTSM di atas. Banyak metode sistem keputusan  yang  bisa  digunakan  di  antaranya  adalah  metode Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA) .

## Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian deskriptif.  Penelitian  deskriptif  bertujuan  untuk  membuat  deskripsi  sistematis,  faktual, dan  akurat  tentang  fakta-fakta  dan  sifat-sifat  populasi  daerah  tertentu (Utami  et  al., 2007).
Metode  MOORA  adalah  metode  yang  diperkenalkan  oleh (Revi  et  al.,  2018) . Metode  yang  relatif  baru  ini  pertama  kali  digunakan  oleh  Brauers  (2003)  dalam  suatu pengambilan  dengan  multi-kriteria.  Metode  MOORA  banyak  diaplikasikan  dalam beberapa  bidang  seperti  bidang  manajemen,  bangunan,  kontraktor,  desain  jalan,  dan ekonomi.  Metode  ini  memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  dalam  menentukan  suatu
Peserta. Pendekatan yang dilakukan MOORA didefinisikan sebagai suatu proses secara bersamaan  guna  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  yang  saling  bertentangan  pada beberapa kendala (Olivianita et al., 2016) .
Secara umum metode MOORA meliputi langkah-langkah sebagai berikut:
1. Penentuan nilai matrik Menentukan Tujuan untuk mengindentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan
2. Normalisasi  matriks  Mewakilkan  semua  informasi  yang  tersedia  untuk  setiap atrribut dalam bentuk matriks keputusan
3. Normalisasi  matriks (Mesran  et  al.,  2018) menyimpulkan  bahwa  untuk  penyebut, pilihan terbaik adalah akar kuadrat dari jumlah kuadrat dan setiap Peserta peratribut.
4. Mengoptimalkan  Atribut  Untuk  optimasi  Multiobjektif,  ukuran  yang  dinormalisasi ditambahkan  dalam  kasus  maksimasi  (untuk  atribut  yang  menguntungkan)  dan dikurangi dalam kasus minimasi (untuk atribut yang tidak menguntungkan).
5. Dimana  G  adalah  jumlah  atribut  yang  akan  dimaksimalkan,  (n-g)  adalah  jumlah atribut  yang  akan  diminimalkan,  dan  yi  adalah  nilai  penilaian  yang  telah dinormalisasikan  dari  altenatif  1  terhadap  semua  atribut.  Saat  atribut  bobot dioertimbangkan, persamaan 3 menjadi sebagai berikut:
Perangkingan nilai Y Nilai Yi bisa positif atau negatif tergantung dari total maksimal dan  minimal  dalam  matriks  keputusan.  Sebuah  urutan  peringkat  dan  Yi  menujukan pilihan  terakhir.  Peserta  terbaik  memiliki  nilai  Yi  tertinggi,  sedangkan  Peserta terburuk memiliki nilai yang rendah.
Hasil dan Pembahasan
Tabel 1 Bobot Kriteria No Insial Kriteria Jenis Bobot 1 C1 Luas lantai bangunan (per orang) Cost 0.2 2 C2 Jenis lantai rumah terluas Cost 0.2 3 C3 Jenis dinding rumah terluas Cost 0.1 4 C4 Status Kepemilikan Rumah Benefit 0.09 5 C5 Fasilitas buang air besar Cost 0.08 6 C6 Sumber air minum Cost 0.07 7 C7 Sumber penerangan rumah Cost 0.06 8 C8 Jenis Bahan bakar Untuk Memasak Cost 0.05 9 C9 Konsusmi sumber protein Cost 0.04 10 C10 Pembelian 1 setel baju Cost 0.03 11 C11 Makan dalam 1 hari Cost 0.02 12 C12 Kemampuan memabayar biaya pengobatan Cost 0.01 13 C13 Penghasilan Kepala Keluarga Cost 0.01 14 C14 Jumlah Peserta KK/Rumah Tangga Benfit 0.01 15 C15 Pendidikan Tertinggi Kepala Keluarga Cost 0.01 16 C16 Kepemilikan Tabungan/barang yang mudah dijual Cost 0.01 Total Bobot 1 Tabel 2 Bobot sub kriteria Luas lantai bangunan (per orang) No Sub Kriteria Bobot 1 lebih dari 16 m2 10 2 13 - 16 m2 15 3 8 - 12 m2 25 4 Kurang 8 m2 50 Tabel 3 Bobot sub kriteria Jenis lantai rumah terluas No Sub Kriteria Bobot 1 Granit 10 2 Keramik/Ubin/tegel/tera so 15 3 Semen/tegel batu putih 25 4 Tanah 50
Tabel 4

## Bobot sub kriteria Jenis dinding rumah terluas
No Sub Kriteria Bobot 1 Tembok plesteran/Kayu kualitas tinggi 10 2 Tembok tanpa plesteran 15 3 Plesteran anyaman bambu/kawat/kalsibord 20 4 Kayu kualitas rendah/Kalsibord 25 5 Anyaman bamboo 30 Tabel 5 Bobot sub kriteria Jenis dinding rumah terluas No Sub Kriteria Bobot 1 Milik Sendiri 20 2 Bebas Sewa 30 3 Sewa 50 Tabel 6 Bobot sub kriteria Fasilitas buang air besar No Sub Kriteria Bobot 1 Leher angsa 10 2 Plengsengan 15 3 Bersama / WC Umum 25 4 Cemplung/cubluk 50 Tabel 7 Bobot sub kriteria Sumber air minum No Sub Kriteria Bobot 1 Air kemasan bermerk 2 2 Air isi ulang 3 3 Ledeng meteran 4 4 Sumur bor/pompa/Sumur terlindung 6 5 Sumur tak terlindung 10 6 Mata air terlindung 15 7 Air hujan/PAH 25 8 Mata air tak terlindung/Air sungai/danau/waduk' 35
Tabel 8

## Bobot sub kriteria Sumber penerangan rumah
No Sub Kriteria Bobot 1 1200 VA atau lebih 10 2 listrik non PLN (solar cell/genset/biogas) 15 3 900 VA 20 4 450 VA 25 5 Tanpa listrik 30 Tabel 9 Bobot sub kriteria Jenis bahan bakar untuk memasak No Sub Kriteria Bobot 1 Gas > 3kg 20 2 Gas 3 kg 30 3 Kayu bakar / Arang 50 Tabel 10 Bobot sub kriteria Sumber protein dalam 1 minggu No Sub Kriteria Bobot 1 Daging 20 2 Susu 30 3 Ayam 50 Tabel 11 Bobot sub kriteria Pembelian 1 setel pakain dalam 1 tahun No Sub Kriteria Bobot 1 1 Setel pakaian 75 2 > 1 setel pakaian 25 Tabel 12 Bobot sub kriteria Kemampuan membayar biaya pengobatan No Sub Kriteria Bobot 1 Puskesmas 75 2 Poliklinik 25 Tabel 13 Bobot sub kriteria Penghasilan Kepala Keluarga No Sub Kriteria Bobot 1 Rp. 600.000,- per bulan 75 2 > Rp. 600.000,- per bulan 25
Tabel 14

## Bobot sub kriteria Jumlah Peserta KK/Keluarga
No Sub Kriteria Bobot 1 1 - 3 orang 10 2 4 orang 15 3 5 orang 25 4 Lebih dari 6 oranag atau lansia sebatangkara 50 Tabel 15 Bobot sub kriteria Pendidikan tertinggi kepala keluarga No Sub Kriteria Bobot 1 Sarjana 4 2 Diploma 6 3 SMA/SMK/SMALB/Paket C/M Aliyah 10 4 SMP/SMPLB/Paket B/M Tsanawiyah 20 5 SD/SDLB/Paket A/M Ibtidaiyah 25 6 Tidak sekolah/Tidak Tamat SD Sederatat 35 Tabel 16 Bobot sub kriteria Kepemilikan tabungan/barang yang mudah dijual No Sub Kriteria Bobot 1 Emas > 9 gram dan Uang/Tabungan > 5 Juta 10 2 Uang/Tabungan > 5 Juta 15 3 Emas < 9 gram 25 4 Tidak Memiliki 50 Tabel 17 Bobot sub kriteria Makan dalam 1 hari No Sub Kriteria Bobot 1 4 kali sehari 10 2 3 kali sehari 15 3 2 kali sehari 25 4 1 hari sekali 50

## A. Normalisasi Matrik
1. Kriteria C1 = √50 2 + 50 2 + 20 2 = 73.48
A 11 = 50/73.48 = 0.68
A 12 = 50/73.48 = 0.68 A 13 = 20/73.48 = 0.27
2. Kriteria C2 = √50 2 + 30 2 + 10 2 = 59.16 A 21 = 50/59.16 = 0.84 A 22 = 30/59.16 = 0.50
A 23 = 10/59.16 = 0.16
3. Kriteria C3 = √30 2 + 20 2 + 20 2 = 41.23 A 31 = 30/41.23 = 0.72
A 32 = 20/41.23 = 0.48
A 33 = 20/41.23 = 0.48
4. Kriteria C4 = √50 2 + 10 2 + 10 2 = 51.96
A 41 = 50/51.96 = 0.96
A 42 = 10/51.96 = 0.19
A 43 = 10/51.96 = 0.19
5. Kriteria C5 = √35 2 + 20 2 + 20 2 = 45 A 51 = 35/0.45  = 0.77
A 52 = 20/0.45  = 0.44
A 53 = 20/0.45  = 0.44
6. Kriteria C6 = √30 2 + 30 2 + 30 2 = 46.90 A 61 = 30/46.90 = 0.63 A 62 = 30/46.90 = 0.63
A 63 = 30/46.90 = 0.63
7. Kriteria C7 = √50 2 + 50 2 + 50 2 = 86.60 A 71 = 50/86.60 = 0.57 A 72 = 50/86.60 = 0.57
A 73 = 50/86.60 = 0.57
8. Kriteria C8 = √50 2 + 50 2 + 50 2 = 86.60
A 81 = 50/86.60 = 0.57
A 82 = 50/86.60 = 0.57
A 83 = 50/86.60 = 0.57
9. Kriteria C9 = √75 2 + 75 2 + 75 2 = 129.90
A 91 = 75/129.90= 0.57
A 92 = 75/129.90= 0.57
A 93 = 75/129.90= 0.57
10. Kriteria C10 = √752  + 752 + 752  = 129.90
A 101 = 75/129.90= 0.57
A 102 = 75/129.90= 0.57 A 103 = 75/129.90= 0.57
11. Kriteria C11 = √75 2 + 75 2 + 75 2 = 129.90
A 111 = 75/129.90= 0.57
A 112 = 75/129.90= 0.57
A 113 = 75/129.90= 0.57
12. Kriteria C12 = √25 2 + 25 2 + 25 2 = 43.30
A 121 = 25/43.30= 0.57 A 122 = 25/43.30= 0.57 A 123 = 25/43.30= 0.57 13. Kriteria C13 = √35 2 + 35 2 + 35 2 = 60.62
A 131 = 35/60.62= 0.57
A 132 = 35/60.62= 0.57
A 133 = 35/60.62= 0.57
14. Kriteria C14 = √50 2 + 50 2 + 50 2 = 86.60
A 141 = 50/86.60= 0.57
A 142 = 50/86.60= 0.57
A 143 = 50/86.60= 0.57
15. Kriteria C15 = √10 2 + 20 2 + 35 2 = 41.53
A 141 = 10/41.53= 0.24
A 142 = 20/41.53= 0.48
A 143 = 35/41.53= 0.48
16. Kriteria C16 = √25 2 + 25 2 + 50 2 = 61.23
A 141 = 25/61.23= 0.40
A 142 = 25/61.23= 0.40
A 143 = 50/61.23= 0.81

## B. Menghitung Nilai Y
Tabel 18 Tabel Hitung Nilai Y No Peserta Max (C4+C14) Min (C1+C12+C3+C5+C6+ C7+C8+C9+C10+C11+ C12+C13+C15+C16) Yi=Max- Min 1 Bambang Irawan 0.092 0.619 -0.52 2 Bunaya 0.023 0.503 -0.50 3 Maiyani 0.023 0.362 -0.34
Dari  hasil  di  atas,  dapat  dilihat  rangking  setiap  alternative  dari  perhitungan kriteria setiap calon peserta PKH pada table berikut:
Tabel 19 Tabel Hasil Perangkingan No Peserta Hasil Rangking 1 Maiyani -0.34 1 2 Bunaya -0.50 2 3 Bambang Irawan -0.52 3
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima  Program  Keluarga  Harapan Kecamatan Palimanan dengan Metode Multi-Objective Optimization On The Basis of Ratio Analysis
1. Desain Interface
a. Halaman Login
Gambar 1 Halaman Login b. Halaman Dashboard Gambar 2 Halaman Dashboard c. Halaman Halaman Kriteria Gambar 3
Halaman Krieria
d. Halaman Sub Kriteria
Gambar 4 Halaman Sub Kriteria e. Halaman Peserta Gambar 5 Halaman Peserta f. Halaman Nilai Peserta Gambar 6
Halaman Nilai Peserta
g. Halaman Proses MOORA

## Gambar 7 Halaman Proses MOORA
Pengujian  yang  dilakukan  penulis  (pengembang  sistem)  terhadap  unjuk  kerja sistem pendukung keputusan penentuan penerima program keluarga harapan kecamatan palimanan  dengan  metode  multi-objective  optimization  on  the  basis  of  ratio  analysis (MOORA) dapat berjalan dengan baik dalam merekomendasikan masayarakat penerima Program Keluarga Harapan.
Berdasarkan pengujian antara sistem dan perhitungan manual, menunjukan bahwa hasailnya  sama  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik sesuai rancangan.

## Kesimpulan
Dari  hasil  pembahasan  tentang  perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Penerima Program Keluarga Harapan Kecamatan Palimanan dengan Metode MOORA,  maka  di  ambil  kesimpulan:  1).  Semua  Data  yang  dikirim  oleh  BPS  kepada pihak PKH akan di olah menggunakan sistem ini sehingga hasil yang di hasilkan akan tepat sasaran dan bisa mengurangi kemiskinan. 2). Sistem Pendukung Keputusan yang digunakan  akan  lebih  efektif  dalam  penentuan  penerima  program  PKH.  3).  Aplikasi yang di hasilkan akan lebih bermanfaat bagi para Pendamping Lapangan untuk kegiatan PKH.

## BIBLIOGRAFI
Badan Pusat Statistik. (2021). Berita Resmi Statistik. Bps.Go.Id , 13 . Google Scholar
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Cirebon.  (2018). Kabupaten  Cirebon  Dalam  Angka 2018 . Badan Pusat Statistik Kabupaten Cirebon. Google Scholar
Firmansyah (2018). Basis Data. Bandung: Informatika. Google Scholar
Hayadi B Herman, R. K. (2016). What Expert System Apa itu Sistem. Yogyakarta: CV. Budi Utama. Google Scholar
Indrajani.  (2015).  Database  Design  (Case  Study  All  in  One).  Jakarta:  PT  Elex  Media.

## Google Scholar
Kementerian  Sosial.  (2018). Peraturan  Menteri  Sosial  Republik  Indonesia  Nomor  1 Tahun 2018 Tentang Program Keluarga Harapan . 2018. Google Scholar
Mesran,  M.,  Pardede,  S.  D.  A.,  Harahap,  A.,  &  Siahaan,  A.  P.  U.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Peserta  Jaminan  Kesehatan  Masyarakat (Jamkesmas)  Menerapkan  Metode  MOORA. Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 2 (2). Google Scholar
Olivianita,  L.,  Ekojono,  E.,  &  Ariyanto,  R.  (2016).  Sistem  pendukung  keputusan kelayakan  hasil  cetakan  buku  menggunakan  metode  moora. Seminar  Informatika Aplikatif Polinema . Google Scholar
Pertiwi, I. P., Fedinandus, F., & Limantara, A. D. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting. CAHAYAtech , 8 (2),  182.  https://doi.org/10.47047/ct.v8i2.46.
Google Scholar
Revi,  A.,  Parlina,  I.,  &  Wardani,  S.  (2018).  Analisis  Perhitungan  Metode  MOORA dalam  Pemilihan  Supplier  Bahan  Bangunan  di  Toko  Megah  Gracindo  Jaya. InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  Informatika  Dan  Teknologi  Jaringan , 3 (1),  95–99.
Google Scholar
Rhamadani,  I.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Inklusi  Keuangan  Dan  Kemiskinan  Di Indonesia  (Studi  Kasus  Pada  Tahun  2007-2018). Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  FEB , 10 (1). Google Scholar
Rosa,  &  Shalahuddin.  (2015).  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur.  Bandung: Informatika. Google Scholar
Sugiyono.  (2017).  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.  Bandung: Alfabeta, CV. Google Scholar
Sukamto,  R.,  &  Shalahuddin,  M.  (2016).  Rekayasa  Perangkat  Lunak.  Bandung:
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerima  Program  Keluarga  Harapan Kecamatan Palimanan dengan Metode Multi-Objective Optimization On The Basis of Ratio Analysis
Informatika. Google Scholar
Utami,  E.,  Istiyanto,  J.  E.,  &  Raharjo,  S.  (2007).  Metodologi  penelitian  pada  ilmu komputer. Seminar  Nasional  Teknologi  2007 , 2007 (November),  1–13. Google Scholar
Copyright holder: Mukidin, Susi Widyastuti (2021)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: