## IMPLEMENTASI METODE FUZZY DALAM PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENDISTRIBUSIAN BERAS BERSUBSIDI

## Vivi Sahfitri
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Manajemen Informatika Universitas Bina Darma Email: vivi_sahfitri@binadarma.ac.id
Muhammad Nasir Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Bina Darma Email: nasir@binadarma.ac.id

## Kurniawan
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Darma Email: kurniawan@binadarma.ac.id

## ABSTRAK
Salah  satu  program  pemerintah  dalam  usaha  menurunkan  angka  kemiskinan  terutama  dalam  hal kecukupan  pangan  adalah  dengan  memberikan  bantuan  beras  bersubsidi.  Selama  ini  proses  yang  terjadi dalam pendistribusian beras  bersubsidi menemui banyak permasalahan. Permasalahan yang paling sering adalah  distribusi  beras  bersubsidi  yang  tidak  tepat  sasaran.  Distribusi    beras  bersubsidi  yang  telah dilakukan  oleh  Pemerintah  saat  ini  belum  tepat  sasaran  sesuai  dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam Program Pemerintah ini. Hal ini terjadi karena kurangnya pengawasan dalam pendistribusiannya. Progam Pemerintah  yang  bertujuan  untuk  memperkuat  ketahanan  pangan  Rumah  Tangga  Miskin  dapat  dicapai jika pendistribusian beras bersubsidi tepat  sasaran yaitu  diberikan pada  Rumah Tangga Miskin. Proses yang  berjalan  dalam  pendistribusian  beras  bersubsidi  saat  ini  belum  memanfaatkan  perkembangan teknologi  informasi,    hanya  dilakukan  melalui  catatan  survey  yang  diberikan  dari  perangkat  daerah terendah ke perangkat daerah tingkat yang  lebih tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  merancang suatu sistem  yang  dapat  membantu  mendistribusikan  beras  bersubsidi  sehingga  tepat  sasaran  serta mensimulasikan perhitungan dalam menentukan penerima beras bersubsidi  dengan menggunakan metode Fuzzy Simple  Additive  Weighting (SAW)  yaitu  salah  satu  Metode  Penunjang  Keputusan  dengan melakukan Penjumlahan Terbobot. Metode SAW  membutuhkan proses normalisasi  matrik keputusan ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Hasil dari perancangan sistem penunjang keputusan dan simulasi perhitungan dalam pendistribusian beras bersubsidi ini menjadi dasar bagi pihak terkait untuk menentukan penerima beras bersubsidi.
Kata kunci: perancangan, sistem pendukung keputusan, metode fuzzy, simple additive weighting (SAW), distribusi beras bersubsidi.

## ABSTRACT
One  of  the  Government  programs  in  an  effort  to  decrease  poverty,  especially  in  terms  of  the adequacy  of  food  is  to  provide  subsidized  rice  assistance.  During  this  process,  which  occurs  in distributing  subsidized  rice  has  encountered  a  lot  of  problems.  The  most  frequent  problem  is  the distribution of Subsidized Rice that is not right on target. The distribution of subsidized rice that has been done by the Government is currently right on target in accordance with the objectives to be achieved in this Government  Program. This happens because of  a lack  of oversight in  its distribution.  In order for the Government's Program aims to strengthen the food security of poor Households can be reached then the precision target in distributing subsidized rice is a thing that should be a concern. Processes running in  distributing subsidized rice is currently utilizing the development of information technology, it is only done  through  the  given  survey  records  of  the  lowest  area  officials  to  higher  regional  officials.    This research aims to design a system which can help distribute subsidized rice is so right on target as well as simulating  the  calculation  in  determining  the  recipients  of  subsidized  rice  by  using  a  Simple  Additive Fuzzy  Method  Weighting  (SAW)  that  is  one  of  the  methods  of  supporting  the  decision  by  doing  the Weighted Sum. The method requires a normalization process SAW a decision matrix to a scale that can
be  compared  with  all  the  existing  alternative  rating.  The  result  of  the  design  of  a  system  supporting decisions  and  simulation  calculations  in  distributing  subsidized  rice  it  became  the  basis  for  relevant parties to determine recipients of subsidized rice.
Keywords: design,  decision  support  system,  method  of  fuzzy,  simple  additive  weighting  (SAW), distribution of  subsidized  rice.

## 1. PENDAHULUAN
Program  Pemerintah  dalam  memperkuat  ketahanan  pangan  terutama  untuk  Rumah  Tangga  Miskin adalah Program beras  bersubsidi. Pendistribusian beras  bersubsidi ditujukan untuk rumah tangga miskin yang  kekurangan  dalam  hal  pangan.  Pada  awalnya  program  pendistribusian  beras    bersubsidi  ini dilaksanakan  karena  terjadinya  krisis  moneter    yang  terjadi  pada  tahun  1998  yang  diakibatkan  oleh pergantian  pemerintahan  yang  diiringi  dengan  demonstrasi  massa  yang  menyebabkan  semakin terpuruknya  perekonomian  negara.  Keterpurukan  perekonomian  tersebut  sangat  dirasakan  oleh masyarakat terutama masyarakat menengah kebawah yang memiliki tingkat pendapatan  rendah. Program beras    bersubsidi  bagi  Rumah  Tangga  Miskin  yang  dilaksanakan  oleh  pemerintah,  pada  awalnya  diberi nama  program  Operasi  Pasar  Khusus  (OPK)  yang  memiliki  tujuan  sama  yaitu  membantu  memperkuat ketahanan pangan terutama bagi Rumah Tangga Miskin yang merupakan Program Darurat ( Social Safety Net). Pada tahun 2002  rogram OPK diubah menjadi program beras miskin dan pada tahun 2008 berubah menjadi  progam  beras  bersubsidi    untuk  masyarakat  berpendapatan  Rendah  atau  lebih  dikenal  dengan nama  Raskin  yang  diperluas  fungsinya  bukan  hanya  sebagai  Program  Darurat  tetapi    sebagai Perlindungan Sosial Masyarakat yang dilaksanakan secara rutin dan terjadwal.[1].  Pelaksanaan program beras    bersubsidi  ini  melibatkan  banyak  pihak  terkait,  karena  pendistribusian  beras  bersubsidi  harus sampai  keseluruh  wilayah  Indonesia.  Secara  umum  program  beras  bersubsidi  yang  dilaksanakan Pemerintah  bertujuan untuk meningkatkan dan membuka  akses pangan keluarga melalui penjualan beras bersubsidi  kepada  keluarga  penerima  manfaat  (Rumah  Tangga  Miskin)  dengan  jumlah  yang  telah ditentukan.  Keberhasilan  program  beras  bersubsidi  dapat  diukur  berdasarkan  6  indikator  yaitu;  Tepat sasaran,  Tepat  Jumlah,  Tepat  Harga,  Tepat  Waktu,  tepat  kualitas  dan  tepat  Administrasi  yang  dikenal dengan istilah 6T.
Kemiskinan  didefiniskan  sebagai  ketidakmampuan  untk  memenuhi  standar  hidup  minimum.[2]. Kemiskinan  merupakan  ketiadaan  satu  atau  beberapa  kemampuan  dasar  yang  diperlukan  untuk memperoleh  fungsi  minimal  dalam  kehidupan  bermasyarakat. [3]. Kemiskinan  didefiniskan  dengan  dua cara  yaitu  ukuran  pendapatan  dan  ukuran  non  pendapatan.  [4].  Berdasarkan  data  BPS,  persentase kemiskinan  di  Indonesia  sampai  dengan  tahun  2012  berjumlah  28,95  juta.  Rumah  tangga  Miskin  yang berhak  menerima  Program  beras  bersubsidi  atau  lebih  dikenal  dengan  Rumah  Tangga  Miskin  Penerima Manfaat  (RTS-PM)  adalah    rumhah  tangga  yang  terdapat  dalam  data  yang  diterbitkan  dari  Basis  Data Terpadu  hasil  Pendataan  Program  Perlindungan  Sosial  (PPLS)  tahun  2011  yang  dikelola  oleh  Tim Nasional  Percepatan  Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2K)  dan  disahkan  oleh  Kemenko  Kesra  RI. Berdasarkan Basis Data Terpadu tersebut, pada tahun 2012 Program beras bersubsidi menyediakan beras bersubsidi    bagi  17,5  juta  RTS-PM  dengan  kondisi  sosial  ekonomi  terendah  di  Indonesia.  Pada  tahun 2013  dan  2014  Program  beras  bersubsidi  menyediakan  Beras  bagi  15,5  juta  RTS-PM.  Kriteria  yang diungkapkan  dalam  data  pemuktahiran  basis  data  tahun  2015  meliputi  22  kriteria  untuk  menentukan kategori kemiskinan[5].
Data  RTS-PM  yang  dinamis  merupakan  suatu  kendala  yang  ditemui  dilapangan.    RTM-PM    yang tidak  terdaftar  dalam  Basis  Data  Terpadu    pada  BPS  belum  dapat  menerima  program  beras  bersubsidi tersebut. Kebijakan lokal dan keikhlasan sesama RTM-PM dalam berbagi , sering dipersalahkan  sebagai kendala  dalam  pendistribusian  beras  bersubsidi  yang  dianggap  tidak  tepat  sasaran.  Pemerintah  berusaha mengatasi  hal  tersebut  dengan  melakukan  kegiatan  pendampingan  pola  distribusi  melalui  kelompok masyarakat baik berbasis keagamaan maupun oleh kelompok masyarakat miskin penerima manfaat beras bersubsidi.  [1].  Permasalahan  pendistribusian  beras  bersubsidi  memerlukan  mekanisme  penilaian  yang jelas dan transparan sehingga dapat mengontrol pendistribusian beras bersubsidi tersebut secara cepat dan tepat.    Banyaknya  jumlah  RTM  dibandingkan  dengan  kuota  RTM-PM  menyebabkan  diperlukannya proses seleksi yang jelas sehingga Program Pemerintah tersebut dapat tepat sasaran sehingga tujuan dari program beras bersubsidi ini dapat tercapai. Mekanisme pendistribusian beras bersubsidi yang lebih baik dapat memperkecil kemungkinan kurang tepatnya sasaran pendistribusian beras bersubsidi tersebut.
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  yang  berbasis  komputer  yang  fleksibel,  interaktif  dan dapat  diadaptasi  yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  untuk  masalah  manajemen  spesifik  yang tidak terstruktur.[6]. Sistem Pendukung Keputusan dapat juga diartikan sebagai sistem informasi berbasis komputer yang menggabungkan model dan data guna menyelesaikan masalah semistruktur dan beberapa
masalah  tidak  terstruktur  dengan  keterlibatan  pengguna  secara  luas.  [7].  Berdasarkan  berbagai  definisi yang  dikemukan  para  ahli  dapat  disimpulkan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu metode atau alat yang mendukung sebuah keputusan. Sejumlah penelitian telah dilakukan yang berkaitan dengan  pengambilan  keputusan  dan  penelitian  tentang  Rumah  Tangga  Miskin,  diantaranya  penelitian Weri  Nova  Afandi    (2014)    yang  bertujuan  mengidentifikasikan  dan  menganalisa  karakteristik  Rumah Tangga  Miskin  di  Kabupaten  Padang  Pariaman,  menjelaskan  karakteristik-karakteristik  apa  saja  yang mempengaruhi  kemiskinan  di  kabupaten  Padang  Pariaman.[8].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Umami (2014) yang bertujuan untuk membangun Sistem penunjang Keputusan dalam pemberian Beasiswa Bidik Misi.[9].  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Herlina  Handayani  (2016)    yang  bertujuan  untuk  membangun Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Penerima    Beras  Miskin  di  Desa  Tanggul  Kundung  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).[10]. Penelitian yang dilakukan oleh Ayunda Prima Dewi dan Rudy Ariyanto (2015)  membahas tentang Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan untuk penentuan Penerima  Raskin  dengan  menggunakan  metode  Topsis.[11].  Penelitian  lain  yang  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weigthing(SAW) adalah  penelitian  yang  dilakukan  Wakhidatul  Fauziah  dan  Said Sunardiyo  (2015)  yang  bertujuan  untuk  Menerapkan  Metode Simple  Additive  Weigthing  (SAW) dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Laboratorium  Komputer  SMP  dan  SMA  Negeri  untuk  Unit Pelakasana  Teknis  Dinas  Pendidikan  Kecamatan  Sukorejo.[12].  Sedangkan  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Novita  Osama,  Dkk  (2011)  membahas  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penentuan Calon Pelamar Kerja Dan Perusahaan Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. [13]. Logika fuzzy dapat  digunakan  diberbagai  bidang,  seperti  sistem  diagnosis  penyakit  (dalam  bidang kedokteran),  Permodelan  sistem  pemasaran,  Riset operasi  (dalam  bidang  ekonomi),  kendali  kualitas  air, prediksi adanya gempa bumi, klasifikasi dan pencocokan pola (dalam bidang Teknik). [14]. Penelitian ini menggunakan    perhitungan Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making    (FMADM) dan  metode  yang digunakan  adalah  metode Simple  Additive  Weighting  ( SAW)  yang  dikenal  dengan  metode  penjumlah terbobot  dari  ranting  pada  setiap  alternative  pada  semua  atribut.  Metode  SAW    digunakan  untuk pencarian data hasil penjumlahan terbobot dari rating kinerja  disetiap alternatif terhadap semua kriteria. Pada  akhir  Penilaian,  data  yang  memiliki  nilai fire  strength tertinggi  menunjukkan  bahwa  data  tersebut yang  paling  mendekati  kriteria  pencarian,  dan  sebaliknya  data  yang  memiliki  nilai fire  strength terkecil menunjukkan bahwa data tersebut semakin menjauhi kriteria pencarian.[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Tahap  awal  yang  dilakukan  dalam  kegiatan  penelitian  adalah  dengan  mengumpulkan  data  untuk melakukan  analisis  kebutuhan  Sistem  serta  alat  dan  bahan  yang  dibutuhkan  dalam  mencapai  tujuan penelitian. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Observasi,  yaitu  dengan  melakukan  pengamatan  melalui  kunjungan  langsung  kebeberapa kecamatan  dan  kelurahan  di  Kota  Palembang  untuk  melihat  dan  menganalisis  mekanisme pendistribusian beras bersubsidi.
b. Wawancara,  yaitu  dengan  melakukan  interaksi  dan  Tanya  jawab  dengan  pihak  BPS  dan  Bulog Kota Palembang
c. Studi  Pustaka,  yaitu  dengan  mencari  referensi  untuk  mendukung  teori  yang  digunakan  dan membantu penyelesaian masalah dalam penelitian.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini di mulai dari identifikasi masalah yang sering ditemui dalam penyaluran atau distribusi  beras  bersubsidi   agar dapat tepat sasaran. Kebutuhan data yang sesuai sebagai  langkah awal untuk melakukan perancangan  Basis Data Fuzzy. Tahapan Penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method merupakan  salah  satu  metode  penunjang  keputusan dengan  melakukan  penjumlahan  terbobot.  Konsep  yang  berlaku  pada  metode  ini  yaitu  pencarian penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  disetiap  alternatif  terhadap  semua  kriteria.  [13]. Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matrik  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Adapun  langkah  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian  dengan menggunakan metode ini meliputi:
a. Lakukan penentuan alternatif, yaitu A i .
b. Lakukan penentuan kriteria yang akan dijadikan sebagai acuan pengambilan keputusan, yaitu C j
c. Lakukan pemberian nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Lakukan penentuan bobot preferensi (W) disetiap kriteria.
e. W = [ W 1 ,W 2 ,W 3 ,...,W j ]
f. Lakukan tabel rating kecocokan disetiap alternatif pada setiap kriteria.
g. Lakukan  pembuatan  matrik  keputusan  (X)  yang  dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  disetiap alternatif  pada  setiap  kriteria.  Nilai  X  setiap  alternatif  (A i )  pada  setiap  kriteria  (C j )  yang  sudah ditentukan, dimana, i=1,2,...m dan j=1,2,...n.
(1)
h. Normalisasikan  matrik  keputusan  dengan  cara  melakukan  perhitungan  nilai  rating  kinerja ternomalisasi (r ij ) dari alternatif Aipada kriteria Cj.
i. Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  (r ij )  membentuk  matrik  ternormalisasi  (R)  seperti formula berikut:
(3)
j. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (V i )  diperoleh  dari  penjumlahan  dan  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferens i (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
(4)
Hasil  perhitungan  nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  A i merupakan alternatif terbaik.[13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Hasil  penelitian  adalah  sebuah  rancangan  sistem  pendukung  keputusan  pendistribusian  beras bersubsidi  yang  menggunakan  metode Fuzzy Simple  Additive  Weighting  (SAW) dalam  perhitungnnya yang didasarkan pada kriteria kriteria yang telah ditentukan oleh Badan Pusat Statistik  sebagai indicator kriteria kemiskinan.

## 3.3.1 Penentuan Kriteria Dan Indikator
Perancangan    Sistem  Pendukung  Keputusan  pendistibusian  beras  bersubsidi  memerlukan  kriteria dan  indicator  yang  akan  menjadi  atribut  dalam  perhitungan  dengan  menggunakan  logika fuzzy metode SAW. Survei dan pendataan yang dilakukan pada Badan Pusat Statisik Provinsi Sumatera Selatan untuk mengetahui  Kriteria  penduduk  kategori  penduduk  miskin.  Hasil  kegiatan  pengumpulan  data,  BPS menentukan 22 kriteria kemiskinan yang menjadi kriteria dalam perhitungan untuk menentukan pentima beras bersubsidi. Kriteria tersebut adalah sebagai berikut:
a. Status penguasaan bangunan tempat tinggal yang ditempati
b. Status lahan tempat tinggal yang ditempati
c. Luas lantai
d. Jenis lantai terluas
e. Jenis dan kondisi dinding terluas
f. Jenis dan kondisi atap terluas
g. Jumlah kamar tidur
h. Sumber air minum
i. Cara memperoleh air minum
j. Sumber penerangan utama
k. Daya terpasang sumber penerangan
l. Bahan bakar/energi utama untuk memasak
m. Penggunaan fasilitas tempat buang air besar
n. Jenis Kloseet
o. Tempat pembuangan akhir tinja
p. Pembelian pakaian baru dalam setahun
q. Jumlah konsumsi makanan dalam 1 hari
r. Pelayanan pengobatan yang dilakukan jika sakit
s. Sumber penghasilan keluarga
t. Pendapatan kepala rumah tangga per bulan
u. Pendidikan tertinggi kepala rumah tangga
v. Jumlah kepemilikan barang/aset

## 3.3.2 Struktur Basis Data Kependudukan
Data yang diperoleh dari proses pengumpulan data pada tahap awal penelitian dan akan digunakan sebagai data pendukung pada perancangan sistem basis data sistem pendukung keputusan pendistribusian beras bersubsidi. Rancangan basis data tersebut diuraikan pada struktur basis data berikut:
a. Strukur Basis Data Keluarga
Data  keluarga  ini  merupakan  master  data  penduduk  keluarga,  digunakan  untuk  melakukan penyimpanan  informasi  mengenai  penduduk  beserta  anggota  keluarga,  alamat  yang  terperinci, data pendidikan, data pekerjaan dan lainnya.  Rincian dari data tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel keluarga Kolom Deskripsi kdprop kode provinsi kdkabu kode kabupaten kdkeca kode kecamatan kdkelr kode kelurahan sls1 kode dusun sls2 kode RT sls3 kode RW nurt no. urut noart no.urut anggota rumah tangga nomiskin nomor kemiskinan nokip2 nomor kemiskinan anggota keluarga namaart nama anggota rumah tangga hubkrt hubungan keluarga dengan kepala rumah tangga jnskel jenis kelamin umur Umur bulan bulan lahir tahun tahun lahir stkawin status perkawinan tdkenal tanda pengenal jnscacat jenis cacat sekolah Sekolah ijasah ijazah yang dimiliki kerjaanak pekerjaan anak lapus Lapus stkerja pekerjaan orang tua
b. Struktur Basis Data Kemiskinan
Data keluarga ini merupakan master data kemiskinan, digunakan untuk melakukan penyimpanan informasi mengenai data kemiskinan yang disesuaikan dengan kriteria yang telah ditentukan oleh BPS.  Rincian dari data tersebut dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Tabel data kemiskinan
Kolom Deskripsi Kdprop kode provinsi Kdkabu kode kabupaten Kdkeca kode kecamatan Kdkelr kode kelurahan sls1 Dusun sls2 rt sls3 Rw Nurt nomor urut nomiskin nomor kemiskian Alamat Alamat namakrt nama KK Jmlkel jml keluarga Jmlart jml anggota keluarga b3p01 luas lantai tempat tinggal b3p02 jenis lantai tempat tinggal b3p03 jenis dinding tempat tinggal b3p04 Fasilitas tempat buang air besar b3p05 sumber penerangan b3p06 Sumber air minum b3p07 Bahan bakar utk masak b3p08 Konsumsi daging/susu/ayam per minggu b3p09 Pembelian pakaian baru b3p10 Makan dalam sehari b3p11 Kemampuan membayar berobat b3p12a kepemilikan kendaraan b3p12b kepemilikan kendaraan b3p12c kepemilikan kendaraan b3p12d kepemilikan kendaraan b3p12e kepemilikan kendaraan b3p13 peserta Program Keluarga Harapan b3p14 Perserta Jamkesmas b3p15 Perserta RASKIN klas HM/M/SM
c. Struktur Basis Data Kecamatan
Data keluarga ini merupakan master data kecamatan, digunakan untuk melakukan penyimpanan informasi  mengenai  data  kecamatan  yang  memiliki  Penduduk  atau  Rumah  Tangga  Miskin diwilayahnya.  Rincian dari data tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel kecamatan
Kolom Deskripsi Kdprop kode provinsi Kdkabu kode kabupaten Kdkeca kode kecamatan Nmkeca nama kecamatan
d. Struktur Basis Data Desa
Data  keluarga  ini  merupakan  master  data  desa,  digunakan  untuk  melakukan  penyimpanan informasi  mengenai  data  kelurahan    calon  penerima  beras  bersubsidi  yang  memiliki  Penduduk atau Rumah Tangga Miskin diwilayahnya.  Rincian dari data tersebut dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel desa
Kolom Deskripsi Kdprop kode provinsi Kdkabu kode kabupaten Kdkeca kode kecamatan Nmkeca nama kecamatan Kdkelr kode kelurahan Namakelr nama kelurahan

## 3.3.3 Transformasi Data
Tahap  transformasi  data  dilakukan  untuk  proses  penyesuaian  data  asal  menjadi  basis  data  yang digunakan  sebagai  bahan  untuk  membuat  perangkat  lunak.  Transformasi  ini  dilakukan Database management  system  Pentaho ,  dengan  menggunakan  basis  data  berbasis  SQL.  Proses  ini mentransformasikan  basis  data  yang  diolah  menggunakan database  Foxpro  (dbf) menjadi  format  SQL. Pada  proses  ini  juga  dilakukan  analisis  terhadap  data  sehingga  mendapatkan  data  yang  akurat,  tidak mengalami duplikasi redudancy data.
Gambar 2.  Proses Transformasi Data

## 3.3.4 Integrasi Data
Tahapan Integrasi data data merupakan tahap penggabungan/integrasi terhadap tabel-tabel yang ada pada  database  kependudukan,  sehingga  menghasilkan  sebuah  data warehouse .  Dari  tabel-tabel  data source yang  digunakan  data  keluarga,  data  kemiskinan,  data  kecamatan  dan  data  desa  menjadi  sebuah data warehouse yang  disesuikan  dengan  kebutuhan  data  yang  digunakan  pada  proses  pengolahan  data berikutnya.
Gambar  3  menjelaskan  bahwa  proses  penggabungan  tabel  yang  merupakan  data source meliputi tabel  keluarga,  tabel  kemiskinan,  tabel  kecamatan  dan  tabel  desa.  Proses  pengintegrasian  dilakukan dengan  merelasikan  semua  tabel  untuk  mendapatkan  data  target  yang  akan  digunakan  sebagai  penentu data keluarga miskin.

## 3.3.5 Algoritma Fuzzy
Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  untuk  merancang  dan  membangun  Perangkat  Lunak  Basis  Data fuzzy adalah  dengan  Perancangan  ( design) yang  berhubungan  dengan  penentuan  kriteria fuzzy , pembobotan  kriteria,  penentuan  domain fuzzy ,  penentuan  fungsi  keanggotaan  serta  penentuan  aturan fuzzy .  Dari  data  kependudukan  yang  dimasukkan  ke  dalam  matrik  untuk  dilakukan  perhitungan  dengan menggunakan metode SAW diuraikan sebagai berikut:
a. Pada  penelitian  ini,  alternatif  penduduk  (kepala  keluarga)  yang  dinilai  ditandai  dengan  KK1 sampai dengan KK8.
KK1 = nama kepala keluarga 1, KK2 = nama kepala keluarga 2, KK3 = nama kepala keluarga 3, KK4 = nama kepala keluarga 4, KK5 = nama kepala keluarga 5, KK6 = nama kepala keluarga 6, KK7 = nama kepala keluarga 7, KK8 = nama kepala keluarga 8 b. Indikator  pertanyaan  ditandai  dengan  C 1 sampai  dengan  C 22 dengan  rincian  yang  dapat  dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5.  Kriteria Penentuan Rumah Tangga Miskin
Kode Kriteria C1 Status penguasaan bangunan tempat tinggal yang ditempati C2 Status lahan tempat tinggal yang ditempati C3 Luas lantai C4 Jenis lantai terluas C5 Jenis dan kondisi dinding terluas C6 Jenis dan kondisi atap terluas C7 Jumlah kamar tidur C8 Sumber air minum C9 Cara memperoleh air minum C10 Sumber penerangan utama C11 Daya terpasang sumber penerangan C12 Bahan bakar/energi utama untuk memasak C13 Penggunaan fasilitas tempat buang air besar C14 Jenis Kloseet C15 Tempat pembuangan akhir tinja C16 Pembelian pakaian baru dalam setahun C17 Jumlah konsumsi makanan dalam 1 hari C18 Pelayanan pengobatan yang dilakukan jika sakit C19 Sumber penghasilan keluarga C20 Pendapatan kepala rumah tangga per bulan C21 Pendidikan tertinggi kepala rumah tangga C22 Jumlah kepemilikan barang/aset
c. Indikator penilaian dari masing-masing kriteria sebagai berikut:
1) C1 - Status penguasaan bangunan tempat tinggal yang ditempati ; { 1) Milik sendiri, 2) Kontrak/sewa, 3) Bebas sewa, 4) Dinas, 5) Lainnya}
2) C2 - Status lahan tempat tinggal yang ditempati; {1 Milik sendiri, 2 Milik orang lain, 3 Tanah negara}
3) C3 - Luas lantai; { 1) < 8,00 m2, 2) 8,00 m2 - 16 m2, 3) 16 m2 - 24 m2, 4) 24 m2 - 32 m2, 5) > 32 m2}
4) C4  -Jenis  lantai  terluas ;  {  1)  Marmer/granit,  2)  Keramik,  3)  Parket/vinil/permadani,  4) Ubin/tegel/teraso,  5)  Kayu/papan  kualitas  tinggi,  6)  Semen/bata  merah,  7)  Bambu,  8) Kayu/papan kualitas rendah, 9) Tanah, 10) Lainnya }
5) C5 - Jenis dan kondisi dinding terluas ; { 1) Tembok kualitas tinggi, 2) Plesteran anyaman bambu/kawat  kualitas  tinggi,  3)  Kayu,  4)  Tembok  kualitas  rendah,  5)  Plesteran  anyaman bambu/kawat jelek, 6) Kayu kualitas rendah, 7) Anyaman bambu, 8) Batang kayu, 9) Bambu, 10) Lainnya}
6) C6  -  Jenis  dan  kondisi  atap  terluas; {  1)  Beton/genteng  beton  kualitas  tinggi,  2) Beton/genteng beton kualitas rendah,3) Genteng keramik kualitas tinggi, 4) Genteng keramik kualitas  rendah,  5)  Genteng  metal  kualitas  tinggi,6)  Genteng  metal  kualitas  rendah,  7) Genteng tanah liat kualitas tinggi, 8) Genteng tanah liat kualitas rendah, 9) Asbes, 10) Seng, 11) Sirap, 12) Bambu, 13) Jerami/ijuk/daun-daunan/rumbia }
7) C7 - Jumlah kamar tidur ; { 1) > 4, 2) 3, 3) 2, 4) 1, 5) Tidak ada}
8) C8 - Sumber air minum ; { 1) Air kemasan bermerk, 2) Air isi ulang, 3) Leding meteran,4) Leding eceran, 5) Sumur bor/pompa, 6) Sumur terlindung, 7) Sumur tak terlindung, 8) Mata air terlindung, 9) Mata air tak terlindung, 10) Air sungai/danau/waduk, 11) Air hujan}
9) C9 - Cara memperoleh air minum ; { 1) Langganan, 2) Membeli eceran, 3) Tidak membeli }
10) C10 - Sumber penerangan utama ; { 1) Listrik PLN, 2) Listrik non PLN, 3) Bukan listrik}
11) C11 - Daya terpasang sumber penerangan; { 1) tanpa meteran, 2) 450 watt, 3) 900 watt, 4) 1300 watt, 5) 2200 watt, 6) > 2200 watt }
12) C12 -  Bahan bakar/energi  utama untuk  memasak; { 1) Listrik, 2) Gas > 3 kg, 3) Gas 3 kg, 4) Gas kota/biogas, 5) Minyak tanah, 6) Briket, 7) Arang, 8) Kayu bakar}
13) C13 - Penggunaan fasilitas tempat buang air besar; { 1) Sendiri, 2) Bersama, 3) Umum, 4) Tidak ada }
14) C14 - Jenis Kloset { 1) Leher angsa, 2) Plengsengan, 3) Cemplung/cubluk, 4) Tidak pakai}
15) C15  -  Tempat  pembuangan  akhir  tinja {  1)  Tangki,  2)  SPAL,  3)  Lubang  tanah,  4) Kolam/sawah/sungai/danau/laut, 5) Pantai/tanah lapang/kebun}
16) C16 - Pembelian pakaian baru dalam setahun { 1) < 1 stel / tahun, 2) 1 - 2 stel / tahun, 3)
3 - 4 stel / tahun, 4) 5 - 6 stel / tahun, 5) > 6 stel / tahun}
17) C17 - Jumlah konsumsi makanan dalam 1 hari { 1) 1x per hari, 2) 2x per hari, 3) 3x per hari, 4) 4x per hari, 5) > 4x per hari }
18) C18  -  Pelayanan  pengobatan  yang  dilakukan  jika  sakit; {  1)  Tidak  berobat,  2) Puskesmas, 3) Rumah sakit, 4) Klinik, 5) Dokter Praktek }
19) C19  -  Sumber  penghasilan  keluarga; {  1)  Buruh  lepas,  2)  Karyawan  tetap,  3) PNS/POLRI/TNI, 4) BUMN/BUMD, 5) Pemilik usaha (pengusaha) }
20) C20 - Pendapatan kepala rumah tangga per bulan; { 1) < Rp. 500.000, 2) Rp. 500.000 s/d Rp. 1.000.000, 3) Rp. 1.000.000 s/d Rp. 2.000.000, 4) Rp. 2.000.000 s/d Rp. 2.500.000, 5) > Rp. 2.500.000 }
21) C21 - Pendidikan tertinggi kepala rumah tangga; { 1) Tidak sekolah, 2) SD/ sederajat, 3) SMP / sederajat, 4) SMA / sederajat, 5) Sarjana / sederajat }
22) C22 - Jumlah kepemilikan barang/asset; { 1) Tidak ada, 2) 1 s/d 2, 3) 3 s/d 4, 4) 5 s/d 6, 5)
> 6 }
d. Bobot  preferensi  dari  setiap  indikator,  diberikan  nilai  pada  setiap  indikator  (1,1,1,1),  dimana penentuan  bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  ini  diambil  dari  indikator  penilaian  pada perhitungan  manual.  Sebagai  contoh  perhitungan  setelah  dilakukan  pendataan  didapatkan  skor pada tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6.  Penilaian berdasarkan data penduduk
Nama Kepala Keluarga C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 C16 C17 C18 C19 C20 C21 C22
KK1 3 2 4 6 4 9 4 2 2 1 3 3 1 2 3 2 3 2 1 1 2 1
KK2 1 1 5 2 4 9 3 3 1 1 4 3 1 2 2 3 3 4 2 4 5 3
KK3 1 1 5 8 6 10 3 2 2 1 2 3 1 3 4 2 3 2 2 3 4 2
KK4 1 1 5 2 1 7 2 2 1 1 3 3 1 2 2 4 3 4 3 5 5 3
KK5 3 2 3 3 6 10 5 3 3 1 3 3 1 2 3 2 2 2 1 2 4 2 KK6 1 1 5 2 1 10 1 3 1 1 4 3 1 2 2 3 3 5 2 5 5 3
KK7 1 1 5 2 4 9 2 2 2 1 3 4 1 2 2 2 3 3 3 4 3 3
KK8 1 1 5 6 4 10 2 3 1 1 3 3 1 2 3 2 3 2 1 2 2 1
Matrik  Keputusan  dari  penilaian  berdasarkan  data  penduduk  yang  terdapat  pada  tabel  6  akan dibentuk dengan  menggunakan  Persamaan (1)  yang akan menghasilkan matrik keputusan dari penilaian di setiap alternatif dari setiap indikator sebagai berikut:
e. Proses normalisasi matrik (R ij )
Matrik  keputusan  dari  penilaian  setiap  alternatif  dari  setiap  indikator  yang  telah  dibentuk sebelumnya,  akan  di  normalisasi    dengan  menggunakan  Persamaan  (2)  dengan  hasil  sebagai berikut.
f. Membentuk matrik ternormalisasi
Hasil  proses  normalisasi  matrik  keputusan  dari  penilaian  setiap  alternatif  dari  setiap  indikator akan  membentuk  matrik  ternormalisasi    yang  dibentuk  berdasarkan  Persamaan  (3)  sebagai berikut.
g. Proses  perangkingan  dengan  menggunakan  bobot  yang  telah  ditentukan  oleh  pengambil keputusan.
Tahap  akhir  dari  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Simple  Additive Weighting  (SAW) adalah melakukan  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W)  yang  bersesuaian dengan elemen kolom  matrik (W)    dengan  menggunakan  Persamaan  (4)  sehingga  akan  dihasilkan  perangkingan  nilai  untuk menentukan penerima beras bersubsidi. Proses Perhitungan dapat dilihat sebagai berikut.
Berdasarkan  proses  perhitungan  dengan  pembobotan  maka  didapatkan  data  pendukung  dengan urutan  yaitu    KK 1 ,  KK 5 ,  KK 8 ,  KK 3 ,  KK 7 ,  KK 2 ,  KK 6 ,  KK 4 .  Sehingga  dapat  diketahui  Rumah Tangga  Miskin  Penerima  Manfaat  (RTM-PM)  yang  menjadi  prioritas  sebagai  penerima  beras bersubsidi.

## 3.1.6 Perancangan Sistem
Proses  Peracangan  System  Pendukung  Keputusan  dalam  penelitian  ini  mengunakan tools perancangan  menggunakan  permodelan  berorientasi  objek.  Berdasarkan  analisis  dari  proses  penyaluran beras bersubsidi yang  diterapkan pada beberapa daerah di Provinsi Sumatera Selatan, maka proses yang berjalan dapat terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Use Case Diagram SPK Penerima Beras bersubsidi
Pada  proses  perancangan  system  pendukung  keputusan  pada  penelitian  ini,  peneliti  memanfaatkan tool  perancangan  menggunakan  pemodelan  berorientasi  objek.  Berdasarkan  analisis  dari  proses penyaluran  beras  miskin  yang  diterapkan  pada  beberapa  daerah  di  propinsi  Sumatera  Selatan,  peneliti merumuskan proses  yang akan  berjalan pada perangkat  lunak system pendukung pengmbilan keputusan yang akan diimplementasikan dalam proses penentuan penerima beras miskin.

## 3.4 Pembahasan
Berdasarkan    Hasil  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  dapat  diketahui  bahwa  secara  garis  besar penelitian  dilakukan  dalam  3  tahap  yaitu,  Perancangan  Basis  Data  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan,  Perhitungan  penilaian  bobot  berdasarkan  kriteria  tersebut  dan  perancangan  Sistem  yang menggambarkan proses pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima beras bersubsidi.

## 3.4.1 Perancangan Basis Data
Basis  Data  yang  digunakan  untuk  membangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Peneriman  beras bersubsidi  terdiri dari:
a. Basis  Data  Keluarga,  merupakan  master  data  kependudukan  yang  menyimpan  informasi  yang berkaitan  dengan  identitas  Kepala  Keluarga  beserta  semua  anggota  keluarga  yang  terdaftar didalam Kartu Keluarga.
b. Basis  Data  Kemiskinan,  merupakan  master  data  kemiskinan  yang  menyimpan  informasi  yang berkaitan  dengan  situasi  dan  kondisi  yang  dimiliki  oleh  Keluarga.  Basis  Data  ini  dibuat
berdasarkan  Indikator  kemiskinan  yang  dikeluarkan  oleh  pihak  terkait  yaitu  Badan  Pusat Statistik.
c. Basis Data Kecamatan, merupakan master data wilayah kecamatan  yang menyimpan  informasi kecamatan  yang  memiliki  Penduduk  Miskin  atau  Rumah  Tangga  Miskin  yang  menjadi  sasaran program beras bersubsidi.
d. Basis Data Desa, merupakan master data kelurahan yang memiliki Penduduk Miskin atau Rumah Tangga Miskin yang akan menjadi target program beras bersubsidi.
Basis Data yang telah dibuat  akan ditransformasikan terlebih dahulu agar dapat diperoleh basis data yang akurat tanpa mengalami r edudancy dan tahap berikutnya adalah melakukan integrasi dari basis data yang sudah ada tersebut agar dapat saling terhubung atau berelasi satu sama lain.

## 3.4.2 Perhitungan Penilaian Bobot Kriteria
Pembobotan  dan  perhitungan  penilaian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Simple Additive  Weighting  (SAW). Hasil  perhitungan    dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Simple  Additive Weighting  (SAW) memberikan  kemudahan  dalam  pengambilan  Keputusan  dalam  hal  pendistribusian Beras Besubsidi agar tepat sasaran. Kriteria yang digunakan dalam perhitungan penilaian penerima beras bersubsidi  berjumlah 22 kriteria yang menggambarkan situasi dan kondisi calon penerima bantuan beras bersubsidi.  Sampel  yang  digunakan  untuk  melakukan    perhitungan  dengan  menerapkan  Metode Fuzzy Simple Additive Weighting  (SAW) berjumlah 8  Kepala  Keluarga  yang akan dinilai  berdasarkan Kriteria yang  sudah  ditentukan  dari  Badan  Pusat  Statistik.  Hasil  dari  perhitungan  sampel  yang  dilakan  dapat diketahu  prioritas  penerima  beras  bersubsidi  berdasarkan  hasil  perhitungan  penilaian  yang  terbesar. Perhitungan  perangkingan  dengan  menggunakan  metode  F uzzy Simple  Additive  Weigthing dapat memberikan  kemudahan  dalam  mengambil  keputusan  yang  didasarkan  pada  situasi  dan  kondisi  objek sehingga keputusan yang diambil menjadi lebih maksimal dan tepat sasaran.

## 3.4.3 Perancangan Sistem
Rancangan Sistem  yang dibuat merupakan gambaran proses  yang terjadi dalam Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  beras  bersubsidi.  Pengguna  ( user) dalam  sistem    terdiri  dari  tiga  aktor,  yaitu:  1) Administrator,  mengelola  data  kependudukan  dan  data  kemiskinan,  2)  TKPKD,  merupakan  tenaga kependudukan  yang  bertugas  melakukan  proses  perhitungan  penilaian  dari    data  kemiskinan  yang  telah diberikan  oleh  Administrator    untuk  memperoleh  hasil  perangkingan  dalam  menentukan  prioritas penerima beras bersubsidi, 3) BPS, merupakan Instansi pemerintah yang memiliki informasi tentang data kependudukan.  BPS  dapat  memberikan  informasi  tentang  penduduk  miskin  serta  menentukan  kriteria kemiskinan sebagai indikator untuk menerima program beras bersubsidi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  mendapatkan  berrbagai  informasi  yang dibutuhkan  khususnya  dalam  proses  penyaluran  beras  miskin.  Sebagai  bahan  dalam  pembuatan sistem basis  data  fuzzy sebagai  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  penerimaan  beras  bersubsidi,  penulis dapat menyimpulkan bahwa terdapat 22 (dua puluh dua) indicator atau kriteria yang ditetapkan oleh BPS untuk  digunakan  sebagai  indicator  penentuan  pola  tingkat  kemiskinan.  Indikator  tersebut  akan  menjadi dasar  kriteria  dalam algoritma  fuzzy untuk  diolah  dengan  melakukan  penilaian  terhadap  data kependudukan.  Implementasi  Algoritma  fuzzy  dalam  perancangan    Sistem  Pendukung  Keputusan Pendistribusian  beras  bersubsidi  dapat  memberikan  keputusan  yang  lebih  cepat  dari  perhitungan  yang akurat didasarkan pada 22 kriteria yang ditentukan oleh Badan Pusat Statistik. Hasil perancangan system dengan  mengimplementasikan  perhitungan  menggunakan  metode  fuzzy  ini  nantinya  dapat  diterapkan untuk membangun Perangkat Lunak Sistem Pendukung Keputusan Pendistribusian Beras Bersubsidi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bulog.,2010, Sekilas RASKIN (Beras untuk Rakyat Miskin).
http://www.bulog.co.id/sekilasraskin_v2.php , diakses 20 April 2014
[2] Kuncoro,  Mudrajad,  2010, Masalah,  Kebijakan,  dan  Politik  Ekonomika  Pembangunan ,  Jakarta: Penerbit Erlangga.
[3] Anggraeni, Ayu Dian., 2009, Profil Rumah Tangga Miskin dan Faktor Determinan Kemiskinan Di Kabupaten Bogor (Studi Kasus Desa Jogjoga, Cisarua, Bogor) , Thesis Magister Ekonomi, Depok: FE Universitas Indonesia. http://eprints.ui.ac.id
[4] Bappenas,  2009, Data  Kemiskinan  Indonesia  tahun  2009 ,  Jakarta:  Kementerian  Perencanaan Pembangunan Nasional. www.bappenas.go.id
[5] Badan  Pusat  Statistik,  2008, Analisis  dan  Penghitungan  Tingkat  Kemiskinan  Tahun  2008 ,  Jakarta: BPS. www.bps.go.id
[6] Turban,E., Aronson, J. E., dan Liang, T. P., 2005, Sistem Pendukung Keputusan dan sistem cerdas,
7 th . Ed. Andi Offset
[7] Turban,  E.,  Reiner,  R.K.,  dan  Potter,R.,  E.,  2006, Sistem  Pengantar  Teknologi  Informasi ,  3 th ed.
Salemba Infotek
[8] Afandi,  Weri  Nova.,  2014, Identifikasi  Karakteristik  Rumah  Tangga  Miskin  di  Kabupaten  Padang Pariaman (Studi Kasus Nagari Malai V Suku). Padang: Universitas Andalas.
[9] Umami,  Pesos.,  2014,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa  Bidik  Misi. http://arxiv.org/arxiv/papers/1402/ 1402.7131.pdf diakses tanggal 24 Juni 2015. (2014)
[10] Handayani, Herlina., 2016, Sistem Pendukung Keputusan untuk Penerimaan Raskin (Beras Miskin) di Tanggul Kundung Menggunkan Metode SAW. Kediri: Universitas Nusantara PGRI.
[11] Dewi,  Ayunda  Prima.,  dan  Ariyanto,  Rudy.,  2015, Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Penentuan  Penerima  Bantuan  Raskin  dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS.  Politeknik Negeri Malang.
[12] Fauziah,Wakhidatul  dan  Sunardiyo,  Said.,  2015. Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Laboratorium  Komputer  SMP  dan  SMA  Negeri untuk Unit Pelaksana Teknis Dinas Pendidikan Kecamatan Sukorejo. Semarang: Universitas Negeri Semarang.
[13] Hosama, Novita, Dkk., 2011. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Calon Pelamar Kerja Dan  Perusahaan  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Studi  Kasus  :  Stikom Career  Center  (SCC)  Surabaya) ”.  Surabaya:  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  &  Teknik Komputer Surabaya
[14] Sutojo, T, Mulyanto, E., dan Suhartono,V., 2011, Kecerdasan Buatan, Andi Offset.
[15] Kusumadewi,  Sri.,  2006, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy  MADM ).  Graha Ilmu,Yogyakarta