Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Metode ANP Untuk Pemberian Bantuan Sosial
Putri Wulandari 1 , R. Soelistijadi 2 , Endang Lestariningsih 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank, Indonesia e-mail: putri1710.wulandari@gmail.com 1 , r.soelistijadi@edu.unisbank.ac.id 2 , endang_lestariningsih@edu.unisbank.ac.id 3
Abstract
Poverty is a condition  of a person or group  of people with limited assets and valuables. With these limitations, the community is unable to finance the necessities of a decent life. Standards for  the  needs  of  a  person’s  life  worth  include  food  and  drink,  clothing,  a  place  to  live  or  a house,work and so on. The selection of social assistance recipients is still done manually so that it  will  affect  the  outcome  of  the  decision.  So, it is necessary  to  create  a  system  that  helps the decision  support  process  for  social  assistance  recipient  the  ANP  (Analytic  Network  Process) method.  In  ANP  there  are  7  (seven)  stages,  including :  determining alternatives,  determining criteria, determining alternative comparisons for each node in the criteria cluster, determining the  comparison  of  criteria  for  each  node  in  the  alternative  cluster,  calculating  the  weighted supermatrix,  calculating  the  unweighted  supermatrix  and  supermatrix  limit.  The  alternative refers to the name of the community that is the candidate for assistance and the criteria refers to  a  requirement  for  social  assistace  recipients  in  the  Bumirejo  sub-district.  The  first  step  is calculating ANP by inputting alternative data and criteria data and determining an alternative comparison table for nodes in each criterion cluster and vice versa, in order to produce an index and  consistency  ratio.  The  implementation  of  ANP  determines  an  unweighted  and  weighted supermatrix with a limit supematrix so as to produce a rangking of decision support system for determining  poverty  ranking  in  the  provision  of  social  assistance  with  the  lowest  synthesis value of 0,11824021 . so it can be concluded that this final result can be used as a benchmark for social assistance recipients based on predetermined criteria.
Keywords : anp, social assistance, proverty, decision support system

## Abstrak
Kemiskinan merupakan suatu keadaaan seseorang atau kelompok orang dengan keterbatasan harta  dan  benda  berharga.  Dengan  keterbatasan  tersebut,  masyarakat  tidak  mampu membiayai  kebutuhan-kebutuhan  hidup  yang  layak.  Standar  kebutuhan  kelayakan  hidup seseorang  diantaranya  makan-minum,  pakaian,  tempat  tinggal  atau  rumah,  Kesehatan, pekerjaan dan sebagainya. Pemilihan penerima bantuan sosial masih dilakukan secara manual sehingga  akan  mempengaruhi  hasil  keputusannya.  Maka,  perlu  dibuatkannya  suatu  sistem yang membantu proses pendukung keputusan penerima bantuan sosial dengan menggunakan metode  ANP  (Analytic  Network  Process).  Pada  ANP  terdapat  7  (tujuh)  tahapan  antara  lain  : menentukan alternatif, menetukan kriteria, menentukan perbandingan alternatif setiap node dalam cluster kriteria, menentukan perbandingan kriteria setiap node dalam cluster alternatif, menghitung  supermatriks  terbobot,  menghitung  supermatriks  tidak  terbobot  serta  limit supermatriks. Altenatif mengacu pada nama masyarakat calon penerima bantuan dan kriteria mengacu  pada  suatu  persyaratan  penerima  bantual  sosial  di  kelurahan  Bumirejo.  Langkah pertama  perhitungan  ANP  dengan  menginputkan  data  alternatif  dan  data  kriteria  dan menentukan tabel perbandingan perbandingan alternatif untuk node disetiap cluster kriteria dan  begitu  sebaliknya,  guna  menghasilkan  indeks  dan  Rasio  Konsistensi.  Implementasi  ANP menentukan suatu supermatriks tidak terbobot  dan terbobot juga dengan limit supermatriks sehingga  menghasilkan  sebuah  perangkingan  sistem  pendukung  keputusan  penentuan rangking  kemiskinan  dalam  pemberian  bantuan  sosial  dengan  nilai  sintesize  terendah  yaitu
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
0,11824021.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  akhir  ini  dapat  menjadi  patokan penerima bantuan sosial berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Kata kunci : anp, bantuan sosial, kemiskinan, spk.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  menjadi  masalah  yang  sangat  penting  saat  ini,  sehingga menjadi  fokus  perhatian  bagi  pemerintah.  Masalah  kemiskinan  sangatlah kompleks dan multidimensisi, dimana berkaitan dengan aspek sosial, budaya, ekonomi,  dan  aspek  lainnya.  Kemiskinan  terus  menjadi  masalah  diseluruh belahan  dunia,  khususnya  Indonesia  yang  merupakan  negara  berkembang. Kemiskinan  membuat  jutaan  anak  tidak  mendapat  pendidikan,  kesulitan membiayai  kesehatan  dan  masalah  lain  yang  menyebabkan  Tindakan kriminal.  Kemiskinan  sebagai  sebuah  keadaan  seseorang  atau  kelompok orang dengan keterbatasan harta dan benda berharga. Dengan keterbatasan tersebut, masyarakat tidak mampu membiayai kebutuhan-kebutuhan hidup yang  layak.  Standar  kebutuhan  kelayakan  hidup  seseorang  diantaranya makan-minum,  pakaian,  tempat  tinggal  atau  rumah,  kesehatan,  pekerjaan dan lain sebagainya [1].
Pemerintah Indonesia membentuk program-program untuk
pengentasan  kemiskinan  yang  ada. Strategi  Pengentasan  Kemiskinan  yang dilaksanakan  oleh  Pemerintah  dapat  dibagi  menjadi  dua  bagian  besar, pertama  melindungi  keluarga  dan  kelompok  masyarakat  yang  mengalami kemiskinan  sementara,  dan  kedua  membantu  masyarakat  yang  mengalami kemiskinan  kronis  dengan  memberdayakan  dan  mencegah  terjadinya kemiskinan  baru.  Strategi  tersebut  selanjutnya  dituangkan  dalam  tiga program yang langsung diarahkan pada penduduk miskin yaitu:
a) penyediaan kebutuhan pokok;
b) pengembangan sistem jaminan sosial;
c) pengembangan budaya usaha
Selain  itu  penduduk  miskin  mempunyai  strategi  sendiri  untuk menanggulangi kemiskinannya. Strategi yang ditempuh yaitu dengan pinjam dari lembaga informal, menambah jam kerja, anggota keluarga ikut bekerja, merantau atau berhemat [2].
Upaya pengentasan kemiskinan dilakukan untuk mewujudkan cita-cita bangsa  yaitu,  terciptanya  masyarakat  yang  Adil  dan  Makmur.  Dalam menentukan  suatu  keluarga  termasuk  sangat  miskin,  miskin  dan  hampir miskin  diperlukan  beberapa  kriteria.  Penentuan  keluarga  miskin  menjadi acuan penting dalam berbagai macam pemberian bantuan seperti Indikator- indikator  kemiskinan  yang  digunakan  secara  umum  adalah  tingkat  upah, pendapatan,  konsumsi,  mortalitas  anak  usia  balita,  imunisasi,  kekurangan gizi  anak,  tingkat  fertilitas,  tingkat  kematian  ibu,  harapan  hidup  rata-rata, tingkat  penyerapan  anak  usia  sekolah  dasar,  proporsi  pengeluaran pemerintah  untuk  pelayanan  kebutuhan  dasar  masyarakat,  pemenuhan bahan  pangan  (kalori/protein),  air  bersih,  perkembangan  penduduk,  melek huruf,  urbanisasi,  pendapatan  per  kapita,  dan  distribusi  pendapatan.  Tolak
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
ukur kemiskinan bukan hanya hidup dalam kekurangan pangan dan tingkat pendapatan yang rendah, akan tetapi melihat tingkat kesehatan, pendidikan dan  perlakuan  adil  dimuka  hukum  dan  sebagainya  Kartu  Indonesia  Sehat (KIS), Kartu Indonesia Pintar (KIP), Kartu Keluarga Sejahtera (KKS), Program Keluarga  Harapan  (PKH)  dan  semenjak  ada  pendemi  pemerintah memberikan bantuan sosial yang biasa disebut BanSos.
Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Demak  yang  bergerak  di  bidang Kesejahteraan Masyarakat khususnya di Kecamatan Karangawen Kelurahan Bumirejo  berusaha  memaksimalkan  segala  usaha  penganggulangan kemiskinan  yang  telah  dilakukan  mulai  dari  Implementasi  (program- program  pemerintah)  hingga  kontrol  secara  penuh  (pihak  desa)  dengan kriteria  yang  telah  ditentukan  diantaranya  kondisi  bangunan  apakah bangunan  permanen  atau  tidak,  pekerjaan,  luas  tanah,  pendidikan, kesehatan, jumlah keluarga dan pendapatan perbulan.
Dengan  adanya  kriteria-kriteria  yang  ada  di  Pemerintah  Daerah  di Kabupaten  Demak  khususnya  di  Kecamatan  Karangawen  Kelurahan Bumirejo,  penentuan  keluarga  miskin  masih  kurang  maksimal  dan  belum tepat  sasaran.  Dikarenakan  membutuhkan  lebih  banyak  waktu  dan  tenaga untuk  memenuhi  kriteria-kriteria  tersebut  sampai  tingkatan  paling  bawah. Sehingga  perlu  dibuatnya  sistem  yang  efektif,  tepat  dan  mudah  digunakan yang dapat membantu Pemerintah dalam menanggulangi kemiskinan.
Dengan  mempertimbangkan  atau  menghitung  banyak  kriteria  yang ada,  salah  satu  perhitungan  yang  digunakan  adalah  metode  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  yaitu  metode Analytic Network Process (ANP).  Pada penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode  yang  terkait dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan  metode  ANP memberikan hasil yang sesuai dengan harapan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Bahan penelitian
Bahan penelitian yang akan digunakan adalah menggunakan data-data yang  berkaitan  dengan  data  kriteria  penentuan  kemiskinan  di  Kelurahan Bumirejo  seperti  kepemilikan  rumah,  pekerjaan,  bangunan  rumah,  atap rumah, lantai rumah, dinding rumah, penghasilan dan tanggungan keluarga, yang  digunakan  penelitian  ini  adalah  data  warga  yang  diambil  pada  tahun 2021.

## 2.2. Alat penelitian
Alat yang digunakan untuk mendukung pembuatan Sistem Pendukung Keputusan  Rangking  Kemiskinan  adalah  Laptop  ASUS  A455L series dengan processor Intel(R) Core(TM) i3-5005U CPU @2.00GHz   2.00 GHz, Memory RAM 4 GB, Harddisk 1 Tera atau 1000 GB, layer 14 inch . Dan perangkat lunak yang digunakan adalah google chrome , xampp , visual studio code .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3. Alur penelitian
Dalam  penyusunan  penelitian  ini,  diperlukan  sebuah  kerangka  kerja untuk mempermudah proses penelitian dan membantu menjelaskan masalah pada  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  rangking  kemiskinan, kerangka kerja  yang digunakan adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Kerangka penelitian
Dalam  proses  kerangka  kerja  diatas,  melalui  tahapan  ini  dapat dijelaskan  bahwa  identifikasi  masalah  ini  digunakan  untuk  memecahkan suatu  masalah  dimana  dalam  sistem  pendukung  keputusan  penentuan rangking kemiskinan di Kelurahan Bumirejo. Pada tahapan kedua yaitu, studi literatur  yang  mencari  referensi-referensi  tentang  landasan  teori  dan beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  melalui  beberapa sumber  yang  terkait  dengan  penelitian  ini  seperti  jurnal,  artikel,  buku  dan Pustaka  lainnya.  Lalu  pada  tahapan  ketiga  yaitu,  Observasi  atau pengumpulan  data  yang  menjadi  faktor  terpenting  karena  akan mempengaruhi  hasil  akhir  dari  pengembangan  sistem.  Pengumpulan  data diperoleh dari hasil wawancara dari petugas kelurahan Desa Bumirejo, untuk Data  Observasi  yang  dikumpulkan  berupa  data  informasi  masyarakat  Desa Bumirejo  seperti  nama,  kepemilikan  rumah,  pekerjaan,  bangunan  rumah, atap rumah, lantai rumah, dinding rumah dan penghasilan. Pada tahapan ke- empat,  ada  pengembangan  sistem  dimana  sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan model pengembangan perangkat lunak yaitu model protoype , karena model pengembangan perangkat lunak ini, pengguna dapat ikut andil dalam  proses  pengembangan  sistem  dengan  cara  mengevaluasi  dan memberikan umpan balik.
Dalam  proses  implementasi  metode  ANP  ini,  terdapat  7  langkah  yang diantaranya  : menentukan  alternatif,  menentukan  kriteria,  menentukan perbandingan  alternatif  setiap  node  dalam  cluster  kriteria,  menentukan perbandingan  kriteria  setiap  node  dalam  cluster  alternatif,  menghitung supermatriks  terbobot, menghitung supermatriks  tidak terbobot serta limit supermatriks. Untuk data kriteria yang ditentukan dan jumlah kriteria yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sesuai dengan syarat penentuan rangking kemiskinan di Kelurahan Bumirejo mempunyai  8  kriteria  yang  terdiri  dari kepemilikan  rumah,  pekerjaan, bangunan rumah, atap rumah, lantai rumah, dinding rumah, penghasilan dan tanggungan keluarga.
Langkah selanjutnya adalah menentukan tabel perbandingan alternatif dan  kriteria  dengan  cara  membandingkan  nilai  setiap  data  alternatif  dan kriteria  kedalam  bentuk  tabel  yang  diisi  dari  angka  1  sampai  9,  untuk perbandingan  nilainya  yang  sama  di  isi  di  angka  1,  lakukan  terus  sampai sesuai dengan data yang ditentukan.
ANP  adalah  teori  matematis  yang  memungkinkan  seorang  mengambil keputusan  menghadapi  faktor-faktor  yang  saling  berkaitan  ( dependence ) serta  umpan  balik  ( feedback )  secara  sistematik.  ANP  merupakan  satu  dari metode  pengambilan  keputusan  berdasarkan  banyak  kriteria  atau Multiple Criteria Decision Making (MCDM) yang  dikembangkan oleh Thomas L Saaty. Metode ini merupakan  pendekatan baru metode kualitatif yang merupakan perkembangan  lanjutan  dari  metode  AHP[3].  Pada  umumnya,  penelitian dengan  pendekatan  kualitatif  hanya  mendeskripsikan  hasil  penemuan  yang ada  di  lapangan  tanpa  melakukan  sintesis  lebih  dalam.  Tetapi  ANP melakukan  sintesis  lebih  mendalam,  memiliki  banyak  kelebihan,  seperti perbandingan  yang  dihasilkan  lebih  objektif,  kemampuan  prediktif  yang lebih akurat, dan hasil yang lebih stabil. Data yang digunakan dalam metode ANP  merupakan  data  primer  yang  didapat  dari  hasil  wawancara  dengan pakar,  praktisi,  dan  regulator  yang  memiliki  pemahaman  tentang permasalahan yang dibahas[4].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dilakukan  pembuaan  aplikasi  dan  penerapan  metode ANP  ( Analytic  Network  Process )  pada  sistem  pendukung  keputusan penentuan pemberian bantuan sosial.

## 3.1. Analytic Network Process (ANP)
Menurut  [5]  menjelaskan  tahapan-tahapan  dalam  pengambilan keputusan dengan metode ANP, diantaranya :
a) Menyusun  struktur  masalah  dan  mengembangkan  model  keterkaitan melakukan penentuan sasaran atau tujuan yang diinginkan, menentukan kriteria  yang  mengacu  pada  kriteria  control  dan  menentukan  alternatif pilihan.
b) Membentuk  matriks  perbandingan  berpasangan  Metode  ANP  yang mengasumsikan  bahwa  pengambilan  keputusan  harus  dibuat perbandingan kepentingan antara seluruh elemen yang ada untuk setiap level dalam bentuk berpasangan. Perbandingan tersebut ditransformasikan kedalam bentuk matriks A. Nilai i j merepresentasikan nilai  kepentingan  relative  dari  elemen  pada  baris  ke-i  terhadap  elemen pada kolom ke-j. misal i j = wiwj. Jika  ada  n  elemen  yang dibandingkan, maka matriks perbandingan A didefinisikan sebagai:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
A = [ ] = [ ]
c) Menghitung bobot elemen jika perbandingan berpasangan telah lengkap, vektor  prioritas  w  yang  disebut  sebagai eigenvector dihitung  dengan rumus: A.w= λmax.W (1) Dimana A = matriks perbandingan berpasangan; λmax = eigen value terbesar dari A. Dengan  A  adalah  matriks  perbandingan  berpasangan  dan  λmax  adalah eigen value terbesar dari A.
d) Menghitung  rasio  konsistensi  yang  harus  10  persen  atau  kurang.  Jika nilainya  lebih  dari  10  persen,  maka  penilaian  data  keputusan  harus diperbaiki.  Dalam  prakteknya,  konsistensi  tersebut  tidak  mungkin didapat.  Pada  matriks  konsistensi,  secara  praktis      λmax=n,  sedangkan pada  matriks  tidak  setiap  variasi  dari  pembawa  perubahan  pada  nilai λmax. Deviasi λmax dari n merupakan suatu parameter Consitenty Index
(CI) sebagai berikut :
CI = λmax-nn-1 (2) Dimana λmax = nilai eigen terbesar; n = jumlah elemen yang dibandingkan.
Nilai  CI  tidak  akan  berarti  apabila  terdapat  standar  untuk  menyatakan apakah  CI  menunjukkan  matriks  yang  konsisten.  Menurut  [6] memberikan patokan dengan melakukan perbandingan secara acak atas 500  sample.  Menurut  [6]  berpendapat  bahwa  suatu  matriks  yang dihasilkan  dari  perbandingan  yang  dilakukan  secara  acak  dari  suatu matriks  yang  mutlak  tidak  konsisten.  Dari  matriks  acak  tersebut didapatkan  juga  nilai Consistency  Index ,  yang  disebut  dengan Random Index (RI).membandingkan  CI  dan  RI,  maka  diperoleh  patokan  untuk menentukan  tingkat  konsistensi  suatu  matriks,  yang  disebut  dengan
Consistency Ratio (CR), dengan rumus sebagai berikut:
CR = CI/RI (3) CR = Consistency Ratio
CI  = Consistency Index
RI  = Random Index
Nilai  RI  yang  digunakan  merupakan  nilai  random  indeks  yang dikeluarkan oleh Wharton, dimana nilai tersebut adalah sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1. Nilai random indeks Jumlah n Nilai RI 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 e) Membuat  Super  matriks,  hasil  vektor  prioritas  dari  perbandingan berpasangan  antar cluster kriteria  dan  alternatif.  Supermatriks  terdiri dari tiga tahap, yaitu :

## 1) Tahap Unweighted Supermatrix
Merupakan  Supermatriks  yang  didirikan  dari  bobot  yang  diperoleh dari matriks perbandingan berpasangan.

## 2) Tahap Weighted Supermatrix
Merupakan  tahapan  Supermatriks  yang  diperoleh  dengan mengalikan  semua  elemen  didalam  komponen  dari Unweighted Supermatrix dengan bobot cluster yang sesuai sehingga setiap kolom pada Weighted  Supermatrix memiliki  jumlah  1.  Jika  kolom  pada Unweighted  Supermatrix sudah  memiliki  1,  maka  tidak  perlu membobot komponen tersebut pada Weighted Supermatrix
3) Tahap Limit Matrix
Merupakan  Supermatriks  yang  diperoleh  dengan  menaikkan  bobot dari Weighted  Supermatrix .  Menaikkan  bobot  dengan  cara mengalikan  Supermatriks  itu  dengan  dirinya  sendiri  sampai beberapa  kali.  Ketika  bobot  pada  setiap  kolom  memiliki  nilai  yang sama,  maka  limit  matriks  telah  stabil  dan  proses  perkalian  matriks dihentikan.

## 3.2. Analisis Data Metode ANP
Data  yang  dibutuhkan  untuk  proses  pada  Metode  ANP  adalah  sebuah cluster pada  penentuan  pemberian  bantuan  sosial  ini  terdiri  dari  2  buah cluster yaitu cluster alternatif (warga) dan cluster kriteria. Menentukan node yaitu isi dari sebuah cluster , dalam cluster terdiri dari 8 node : kepemilikan rumah,  pekerjaan,  bangunan  rumah,  atap  rumah,  lantai  rumah,  dinding rumah,  penghasilan,  tanggungan.  Lalu  Langkah  selanjutnya  perhitungan dengan  metode  ANP,  perhitungan  dimulai  dengan  menentukan  nilai eigen untuk  setiap  matriks  berpasangan,  mengecek  nilai  konsistensinya  dan kemudian  membuat unweighted supermatrix , weighted supermatrix dan limited supermatrix kemudian  disintesize  untuk  mendapatkan  rangking warga.
Menentukan nilai eigen untuk setiap node ke cluster , dengan melakukan perbandingan alternatif terhadap setiap node dalam cluster kriteria.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 2. Perbandingan alternatif cluster kriteria
A01  A02 A03 A04 A05 A06 A07 A01 1,00  1,00  2,00  0,50 3,00 4,00      3,00 A02 1,00  1,00  2,00  3,00 4,00 3,00      0,50 A03 0,50  0,50  1,00  2,00 0,50 3,00      4,00 A04 2,00  0,33  0,50  1,00 3,00 2,00      3,00 A05 A06 A07 Jumlah 0,33 0,25 0,33 5,42 0,25 0,33 2,00 5,42 2,00 0,33 0,25 8,04 0,33 0,50 0,33 7,67 1,00 0,25 2,00 13,75 4,00      0,50 1,00      0,33 3,00      1,00 20,00 12,33
a) Nilai 5,42 diperoleh dari penjumlahan baris ke A01 sampai baris A07.
b) perbandingan  matriks  berpasangan  angka  1,00  ditempatkan  secara diagonal  dari  pojok  kiri  atas  sampai  pojok  kanan  bawah  karena perbandingan terhadap dua hal yang sama yaitu 1,00.
c) perbandingan  A01-Muhadi  dengan  A02-Agus  Supriyanto  menghasilkan 1,00 karena antar nilai 1,00 dan 1,00 = 1,00.
Selanjutnya menormalisasikan dengan membagi setiap nilai dengan jumlah.
Tabel 3. Tabel normalisasi dan nilai eigen A01  A02 A03 A04 A05 A06         A07     Eigen A01  0,185  0,185  0,247  0,065  0,218  0,200      0,243 0,192 A02  0,185  0,185  0,247  0,391  0,291  0,150      0,041 0,213 A03  0,092  0,092  0,124  0,261  0,036  0,150      0,324 0,154 A04  0,369  0,062  0,062  0,130  0,218  0,100      0,243 0,169 A05 A06 A07 0,062 0,046 0,062 0,046 0,062 0,369 0,247 0,041 0,031 0,043 0,065 0,043 0,073 0,018 0,145 0, 200     0,041 0,102 0,050      0,027 0,044 0,150      0,081 0,126
a) Nilai  0,185  pada  baris  A01  kolom  A01  diperoleh  dari  baris  A01  (1,00) dibagi  dengan  jumlah  nilai  baris  tersebut,  seperti  (1,00)/5,42  yaitu 0,185.
b) Nilai Eigen didapatkan  dengan  menjumlahkan  baris  dalam  matriks  A dibagi  jumlah  kolom  dalam  matriks.  Contoh  pada  kolom  satu (0,185+0,185+0,247+0,065+0,218+0,200+0,243) dibagi 7 maka hasilnya 0,192
Lalu  untuk  setiap  matriks  dapat  dicek  nilai  konsistensinya  dengan  cara sebagai berikut :

## Tabel 4. Nilai konsistensi alternatif
Hasil Cek Nilai Konsistensi
(A)(W^t) λ CI RI [1,6576][1,8232][1,3823][1,4724][0,8236][0,3665][1,0464] 8,5097 0,2516 0,1906
Hasil Konsistensi    : Belum Konsisten
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Menghitung (A)(WT) :
(A)(WT)  =  0,1850,1850,247    n0,1850,1850,247    n0,0920,0920,124 n0,1920,2130,154 = 1,65761,82321,3823
b) Menghitung λ :
λ  =  1/7  1,65760,192+1,82320,213+1,38230,154+  nn  =  1/7  (59,589)  = 8,5097
c) Menghitung indeks konsistensi dengan rumus : CI = 8,5097-77-1 = 1,50976 = 0,2516
d) Menghitung nilai Rasio Konsistensi :
Untuk n=7, diperoleh RI = 1,32 sesuai dengan daftar nilai Random Indeks dari Saaty. RI = CIRI 7 = 0,25161,32 = 0,1906
Karena rasio konsistensi lebih dari 0,1 maka matriks belum konsisten. Kemudian untuk node berikutnya lakukan sesuai dengan perhitungan diatas. Kemudian, untuk node alternatif ke cluster kriteria dilakukan perbandingan antara  kepemilikan  rumah  dengan  pekerjaan,  kepemilikan  rumah  dengan bangunan rumah dan seterusnya.

## Tabel 5. Perbandingan kriteria cluster alternatif
K01  K02  K03  K04  K05  K06        K07 K01 1,00  2,00  1,00  1,00  2,00  4,00        0,50 K02 0,50  1,00  1,00  2,00  0,50  3,00        1,00 K03 1,00  1,00  1,00  1,00  2,00  3,00        1,00 K04 1,00  0,50  1,00  1,00  0,50  2,00        0,50 K05 K06 K07 Jumlah 0,50 1,00 2,00 7,00 2,00 2,00 1,00 9,50 0,50 2,00 1,00 7,50 2,00 0,50 2,00 9,50 1,00 1,00 1,00 8,00 4,00        1,00 1,00        0,50 3,00       1,00 20,00 5,50
Untuk  tabel  perbandingan  kriteria  terhadap  setiap  node  dalam cluster alternatif  dapat  kita  lakukan  perhitungan  seperti  melakukan  perbandingan alternatif terhadap setiap node dalam cluster kriteria diatas.
a) Nilai 7,00 diperoleh dari nilai bari K01 sampai dengan K07.
b) Cara diatas dilakukan secara berulang
Kemudian  dilakukan  normalisasikan  dengan  membagi  setiap  nilai  dengan jumlah.
Tabel 6. Tabel normalisasi dan nilai eigen kriteria K01  K02 K03 K04 K05 K06         K07    Eigen K01  0,143 0,211  0,133  0,105  0,250  0,125     0,091   0,151 K02  0,071 0,105  0,133  0,211  0,063  0,063     0,182   0,118 K03  0,143 0,105  0,133  0,105  0,250  0,063     0,182   0,140 K04  0,143 0,053  0,133  0,105  0,063  0,250     0,091   0,120 K05 K06 K07 0,071 0,143 0,286 0,211 0,211 0,105 0,067 0,267 0,133 0,211 0,053 0,211 0,125 0,125 0,125 0,125     0,182   0,142 0,125     0,091   0,145 0,250     0,182   0,185
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Nilai  0,143  pada  baris  K01  kolom  K01  diperoleh  dari  baris  K01  (1,00) dibagi  dengan  jumlah  nilai  baris  tersebut,  seperti  (1,00)/7,00  yaitu 0,143.
b) Nilai  Eigen  didapatkan  dengan  menjumlahkan  baris  dalam  matriks  A dibagi  jumlah  kolom  dalam  matriks.  Contoh  pada  kolom  satu (0,143+0,211+0,133+0,105+0,250+0,125+0,091) dibagi 7 maka hasilnya 0,151.
Lalu  untuk  setiap  matriks  dapat  dicek  nilai  konsistensinya  dengan  cara seperti sebelumnya :

## Tabel 7. Nilai konsistensi kriteria
Hasil Cek Nilai Konsistensi
(A)(W^t) λ CI RI [1,1675][0,9009][1,0692][0,9227][1,0922][1,1063][1,4156] 7,6735 0,1123 0,0850
Hasil Konsistensi    : Konsisten
a) Nilai  1,1675  diperoleh  dari  penjumlah  matrik  A  dikali  dengan  W dipangkatkan dengan t.
b) Untuk nilai λ diperoleh dari perhitungan yang sama seperti mencari nilai λ diatas sebelumnya.
c) Karena  rasio  konsistensi  kurang  dari  0,1  maka  matriks  tersebut konsisten.
Langkah  selanjutnya  membuat unweighted  supermatrix dengan memasukkan nilai eigen yang sudah didapat kedalam kolom yang sesuai.
Tabel 8. Unweighted supermatriks Alternatif
Alternatif A01  A02  A03  A04  A05  A06  A07 Alternatif A01 0 0 0 0 0 0 0 A02 0 0 0 0 0 0 0 A03 0 0 0 0 0 0 0 A04 0 0 0 0 0 0 0 A05 0 0 0 0 0 0 0 A06 0 0 0 0 0 0 0 A07 0 0 0 0 0 0 0 Kriteria K01 0,129 0,115 0,151 0,106 0,081 0,111  0,159 K02 0,146 0,187 0,118 0,124 0,128 0,140  0,113 K03 0,107 0,115 0,140 0,148 0,084 0,096  0,110 K04 0,135 0,156 0,120 0,126 0,179 0,119 0,0,134 K05 0,222 0,117 0,142 0,165 0,199 0,215  0,151 K06 0,082 0,156 0,145 0,222 0,165 0,137  0,149 K07 0,177 0,154 0,185 0,107 0,163 0,182  0,183
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 9. unweighted supermatriks Kriteria
Kriteria K01  K02  K03  K04  K05  K06  K07 Alternatif A01 0,145 0,123 0,109 0,115 0,119 0,111 0,110 A02 0,117 0,119 0,142 0,142 0,130 0,112 0,103 A03 0,162 0,139 0,128 0,103 0,096 0,172 0,119 A04 0,171 0,143 0,177 0,146 0,182 0,096 0,161 A05 0,149 0,148 0159 0,191 0,165 0,237 0,140 A06 0,130 0,192 0,171 0,186 0,158 0,147 0,230 A07 0,126 0,137 0,114 0,117 0,150 0,125 0,137 Kriteria K01 0 0 0 0 0 0 0 K02 0 0 0 0 0 0 0 K03 0 0 0 0 0 0 0 K04 0 0 0 0 0 0 0 K05 0 0 0 0 0 0 0 K06 0 0 0 0 0 0 0 K07 0 0 0 0 0 0 0
Dikarenakan  hanya  terdapat  2 cluster yaitu  cluster  kriteria  dan cluster alternatif  dan  kedua cluster tidak  diperbandingkan,  maka  matriks cluster secara default seperti tabel dibawah ini :
Tabel 10. matriks cluster Cluster                                   Alternatif                                   Kriteria Alternatif Kriteria 0 1 1 0
Sehingga hasil weighted matrix sama dengan unweighted matrix seperti tabel dibawah ini :
Tabel 11. weighted supermatriks alternatif Alternatif A01  A02  A03  A04  A05  A06  A07 Alternatif A01 0 0 0 0 0 0 0 A02 0 0 0 0 0 0 0 A03 0 0 0 0 0 0 0 A04 0 0 0 0 0 0 0 A05 0 0 0 0 0 0 0 A06 0 0 0 0 0 0 0 A07 0 0 0 0 0 0 0 Kriteria K01 0,129  0,115  0,151  0,106  0,081  0,111  0,159 K02 0,146  0,187  0,118  0,124  0,128  0,140  0,113 K03 0,107  0,115  0,140  0,148  0,084  0,096  0,110 K04 0,135  0,156  0,120  0,126  0,179  0,119  0,0,134 K05 0,222  0,117  0,142  0,165  0,199  0,215  0,151 K06 0,082  0,156  0,145  0,222  0,165  0,137  0,149 K07 0,177  0,154  0,185  0,107  0,163  0,182  0,183
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 12. weighted supermatriks kriteria
Kriteria K01  K02  K03  K04  K05  K06  K07 Alternatif A01 0,145  0,123 0,109 0,115  0,119  0,111 0,110 A02 0,117  0,119 0,142 0,142  0,130  0,112 0,103 A03 0,162  0,139 0,128 0,103  0,096  0,172 0,119 A04 0,171  0,143 0,177 0,146  0,182  0,096 0,161 A05 0,149  0,148 0159 0,191 0,0,165 0,237 0,140 A06 0,130  0,192 0,171 0,186  0,158  0,147 0,230 A07 0,126  0,137 0,114 0,117  0,150  0,125 0,137 Kriteria K01 0 0 0 0 0 0 0 K02 0 0 0 0 0 0 0 K03 0 0 0 0 0 0 0 K04 0 0 0 0 0 0 0 K05 0 0 0 0 0 0 0 K06 0 0 0 0 0 0 0 K07 0 0 0 0 0 0 0
Kemudian  membuat  limit  supermatriks  dengan  memangkatkan weighted supermatriks secara terus menerus hingga angka disetiap kolom dalam satu baris  sama  besar,  setelah  itu  lakukan  normalisasi  terhadap limited supermatriks.
Tabel 13. limit supermatriks alternatif Alternatif A01 A02 A03 A04 A05 A06 A07 Alternatif A01  0,05909 0,05909  0,05909  0,05909 0,05909 0,05909 0,05909 A02  0,06136 0,06136  0,06136  0,06136 0,06136 0,06136 0,06136 A03  0,06482 0,06482  0,06482  0,06482 0,06482 0,06482   0,06482 A04  0,07655 0,07655  0,07655  0,07655 0,07655 0,07655 0,07655 A05  0,08527 0,08527  0,08527  0,08527 0,08527 0,08527 0,08527 A06  0,08731 0,08731  0,08731  0,08731 0,08731 0,08731 0,08731 A07  0,06533 0,06533  0,06533  0,06533 0,06533 0,06533 0,06533 Kriteria K01  0,05968 0,05968  0,05968  0,05968 0,05968 0,05968 0,05968 K02  0,06789 0,06789  0,06789  0,06789 0,06789 0,06789 0,06789 K03  0,05662 0,05662  0,05662  0,05662 0,05662 0,05662 0,05662 K04  0,06951 0,06951  0,06951  0,06951 0,06951 0,06951 0,06951 K05  0,08790 0,08790  0,08790  0,08790 0,08790 0,08790 0,08790 K06  0,07672 0,07672  0,07672  0,07672 0,07672 0,07672 0,07672 K07  0,08199 0,08199  0,08199  0,08199 0,08199 0,08199 0,08199 Tabel 14. limit supermatriks kriteria Kriteria K01 K02 K03 K04 K05 K06 K07 Alternatif A01 0,05909 0,05909 0,05909 0,05909 0,05909 0,05909 0,05909 A02 0,06136 0,06136 0,06136 0,06136 0,06136 0,06136 0,06136 A03 0,06482 0,06482 0,06482 0,06482 0,06482 0,06482 0,06482
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kriteria K01 K02 K03 K04 K05 K06 K07 A04 0,07655 0,07655 0,07655 0,07655 0,07655 0,07655 0,07655 A05 0,08527 0,08527 0,08527 0,08527 0,08527 0,08527 0,08527 A06 0,08731 0,08731 0,08731 0,08731 0,08731 0,08731 0,08731 A07 0,06533 0,06533 0,06533 0,06533 0,06533 0,06533 0,06533 Kriteria K01 0,05968 0,05968 0,05968 0,05968 0,05968 0,05968 0,05968 K02 0,06789 0,06789 0,06789 0,06789 0,06789 0,06789 0,06789 K03 0,05662 0,05662 0,05662 0,05662 0,05662 0,05662 0,05662 K04 0,06951 0,06951 0,06951 0,06951 0,06951 0,06951 0,06951 K05 0,08790 0,08790 0,08790 0,08790 0,08790 0,08790 0,08790 K06 0,07672 0,07672 0,07672 0,07672 0,07672 0,07672 0,07672 K07 0,08199 0,08199 0,08199 0,08199 0,08199 0,08199 0,08199
Selanjutnya dari limit matriks diambil dari baris pada alternatif, untuk kolom setiap  sudah  memiliki  nilai  yang  sama,  jadi  dapat  mengambil  dari  kolom mana saja, sehingga didapatkan data hasil seleksi.
Tabel 15. hasil seleksi No. Alternatif Tgl daftar  Nilai (asal) RAW Nilai Normal 1.   Suparman 30/05/2022 0,087313 0,17472385 2.  Kawinah 30/05/2022 0,085271 0,17063756 3.  Kaswadi 30/05/2022 0,076546 0,15317778 4.  Sunaryo 30/05/2022 0,065330 0,13073321 5.  Markani 30/05/2022 0,064817 0,12970664 6  Agus Supriyanto 30/05/2022 0,061356 0,12278076 7.  Muhadi 30/05/2022 0,059087 0,11824021
Nilai RAW diambil secara langsung dari limit supermatriks, sedangkan untuk  normal,  digunakan  normalisasi  dengan  menjumlahkan  seluruh  nilai, kemudian membagi nilai dengan hasil penjumlahan, sehingga mendapatkan total dari nilai normal.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kemiskinan  dalam  Pemberian  Bantuan  Sosial  di Kelurahan  Bumirejo  menggunakan  Metode  ANP  ini  menghasilkan  sebuah sistem berupa perangkingan nilai RAW terendah yaitu (0,059087) atau nilai normal dengan nilai 0,11824021 yang menentukan bahwa masyarakat yang berhak  mendapatkan  bantuan  sosial,  nilai  tersebut  diperoleh  dari perhitungan  dengan  menggunakan  metode  ANP.  Adapun  saran  untuk pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  ini  bisa  untuk  ditambahkan pengguna seperti masyarakat yang bisa melihat dari hp mereka sendiri, lalu bisa  ditambahkan  akses  untuk  mencetak  bahwa  nama  yang  tertera  dapat atau  tidak  dapat  menerima  bantuan  sosial  ini.  Akan  tetapi  terbatasnya pengetahuan  orang  tua  akan  teknologi,  akan  menjadi  kesulitan  tersendiri bagi meraka yang buta akan teknologi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 776-789 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Suparlan,  Dr.  Parsudi  (penyunting):  Kemiskinan  Di  Perkotaan,  Bacaan Untuk  Antropologi  Perkotaan;  1984.  Jakarta.  Penerbit  Sinar  Harapan dan Yayasan Obor Indonesia.
[2]  Yulianto,  Trimo.  2001.  Memahami  Kembali  Strategi  Pengentasan Kemiskinan  di  Indonesia.  Sulawaesi  Tengah  :  Kemenkue  RI  Ditjen Perbendaharaan.
[3]  Saaty, T. L., 1996, Decision Making with Dependence And Feedback The Analytic Network Process, RWS Publications. Pittsburgh.
[4]  Saaty, T. L., 2005 (new ed.), NEW! Creative Thinking, Problem Solving & Decision Making, RWS Publ., ISBN-1-888603-03-8.
[5]  Saaty, T. L., 1999, Fundamentals of the Analytic Network Process, ISAHP 1999, Kobe, Japan, August 12 ± 14.
[6]  Palasara,  Nicodias.  2017.  Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  menggunakan  Metode  Analytic  Hierarcy  Process. Bina Insani ICT  Journal. 4(1): 31-46.