## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU KELUARGA MISKIN METODE AHP BERBASIS WEB DINAMIS STUDY KASUS KELURAHAN KETAON, BANYUDONO, BOYOLALI
Zenna Atmaja (zennaatmaja@gmail.com) Muhammad Hasbi (mhasbi@sinus.ac.id) Teguh Susyanto (teguhsusyanto@gmail.com)

## ABSTRAK
Penelitian ini berfokus untuk membantu proses mengetahui penentuan keluarga miskin di desa  ketaon  boyolali.  Jika  menggunakan  cara  manual  sehingga  pengolahan  data  memiliki kesulitan  dalam  penyimpanan  atau  pencarian  arsip  yang  telah  tersimpan.  SPK    dirancang untuk    mendukung     seluruh    tahap    pengambilan    keputusan  dan    membantu      melakukan penilaian      setiap      keluarga      miskin  dengn  metode  ahp  (Analytic  Hierarchy  Process  ), melakukan  perubahan    kriteria,dan    perubahan    nilai    bobot  sehingga  memudahkan  dalam pengambilan  keputusan  untuk  waarga  yang  berhak  menerima  bantuan.  Aplikasi  ini  dibuat dengan  bahasa  pemrograman  PHP,  dan  CSS  pada  framework,  serta  menggunakan  MySQL sebagai  sistem  database.  Metode  yang  digunakan  dalam  perancangan  sistem  ini  dengan menggunakan  metode  Algoritma  AHP.  Algoritma  AHP  merupakan  algoritma  melakukan perubahan    kriteria,dan    perubahan    nilai    bobot.  Dengan  adanya  System  kriteria  metode Algoritma  AHP  ini  mempermudah  dalam  penentu  keputusan  keluarga  miskin  di  Desa  Ketaon, Boyolali.
Kata  kunci:  Sistem  Pendukung  keputusan,  Keluarga  miskin,  Metode  AHP,  Web  dinamis.

## I.  PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kemiskinan  hampir  menjadi  problem  di hampir  semua  Negara.  Di  Indonesia,  angka kemiskinan  masih  cukup  tinggi.  Berdasarkan kriteria  kemiskinan  yang  dilansir  oleh  BPS tersebut menunjukan jumlah keluarga miskin di Indonesia  kalau  dihitung  dengan  kriteria pengeluaran  per  orang  hari  Rp  11.687.- kebawah,  mencapai  sekitar  103,14  juta  jiwa. Sebaran  angka  kemiskinan  dari  BPS,  sejak tahun  2000  sampai  dengan  tahun  2011. Berbagai  program  dari  bantuan  Pemerintah dalam  upaya  penanggulangan  kemiskinan sudah  banyak,  tetapi  yang  sampai  di  tangan rakyat  tidak  sesuai  dengan  yang  diharapkan serta banyaknya parameter/Indikator kemiskinan yang mengakibatkan kurang efektifnya program penanganan kemiskinan.
Metode  yang  dilakukan  setiap  desa  dalam pengambilan  keputusan  penentu  keluarga miskin  masih  menggunakan  cara  manual  dan database  yang  digunakan  bentuk  kertas, sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama untuk pengolahan dan kesulitan dalam penyimpanan serta pencarian arsip yang telah tersimpan  jika  akan  dicocokkan  dengan informasi yang baru diperoleh.
Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)
dapat  membantu  pengambilan  keputusan dalam  menyusun  skala  prioritas  dari  berbagai pilihan  yang  ada.  Kompleksitas  dan  situasi yang  bersifat  substantif  dapat  dimodelkan secara komprehensif, terstruktur dan logis.
Dari  identifikasi  masalah  yang  telah diuraikan  di  atas,  maka  dirumuskan  masalah penelitian yaitu bagaimana membangun aplikasi  sistem  perangkat  lunak  yang  dapat memproses  pengambilan  keputusan  penentu keluarga miskin di kelurahan Ketaon, Banyudono, Boyolali.

## II  METODE PENELITIAN
2.1 Lokasi Penelitian
Penulis  mengambil  obyek  penelitian  yang dilakukan  oleh  penulis  mengambil  obyek penelitian di desa Ketaon, Banyudono, Boyolali.
2.2 Sumber Data
a.  Data primer
Data  yang  diperoleh  langsung  dari  obyek penelitian di desa Ketaon, Banyudono, Boyolali.  yaitu  Data  yang  diperoleh  penulis antara lain adalah : oleh KK, dusun , RT/RW.
b.  Data sekunder Dokumentasi daftar warga beserta kondisi kehidupan. Data sekuder : Luas tanah, jenis  lantai,  jenis  dinding,  fasilitas  M C K , penerangan,  sumber  air  minum,  bahan  bakar masak,  konsumsi  daging  /  minggu,  frekuensi makan, konsumsi pakaian / tahun, kemampuan  berobat,  pekerjaan,  pendidikan, aset kekayaan.
2.3 Metode Pengumpulan Data
2.3.1.  Studi literatur
Pada studi literatur ini, penulis mengumpulkan dokummen-dokumen, referensi,  buku-buku,  sumber  dari  internet, atau  sumber-sumber  lain  yang  diperlukan untuk  merancang  dan  mengimplementasikan program/aplikasi yang akan dibuat 2.3.2.  Wawancara Penulis  melakukan  wawancara  terbuka dengan  mengajukan  pertanyaan  kepada  lurah ketaon  dan  kasi  pemberdayaan  masyarakat terkait  dengan  penentuan  pendataan  untuk keluarga miskin
Kelurahan
Ketaon,
Banyudono, Boyolali. 2.4 Teknik Pengolahan Data 2.4.1.  Perancangan sistem
a.  Diagram Konteks
Digunakan untuk menggambarkan sistem  pendukung  keputusan  di  kelurahan ketaon boyolali.
b.  Data Flow Diagram
Untuk menggambarkan sistem sebagai suatu  jaringan  proses  fungsional  yang dihubungkan  satu  sama  lain  dengan  alur data, baik.
c.  Diagram Arus Data
Diagram  Arus  Data  yang  terstruktur karena dapat menggambarkan arus data di dalam  sistem  yang  terstruktur  dan  jelas, juga merupakan dokumetasi yang baik. d.  Entitas Relationship Diagram Menentukan entitas dan atribut selanjutnya menentukan relasi antar tabelnya.
2.4.2.  Perancangan Input
Digunakan  untuk  menjelaskan  tata  letak dialog layar secara terinci. Yang nantinya akan digunakan  untuk  menginput  data-data  dalam sistem baru. 2.4.3.  Perancangan output Digunakan  untuk  menjelaskan  tata  letak dialog  layar  secara  terinci  untuk  mencetak laporan  atau  keluaran  output  hasil  inputan data.

## 2.4.4.  Pengujian
Pengujian  sistem menggunakan metode blackbox yaitu  dilakukan  dengan  menjalankan atau mengeksekusi unit atau modul, kemudahan  diamati  apakah  hasil  dari  unit  itu sesuai dengan proses yang diinginkan.

## III. TINJAUAN PUSTAKA
3.1 Sistem Pendukung Keputusan Menurut  Alter,  SPK  merupakan  sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian data.  Sistem  itu  digukan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  situsi  yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur,  di  mana  tak  seorang  pun  tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.[1]

## 3.2 Algoritma AHP
AHP merupakan  pendekatan  dasar untuk    pengambilan  keputusan.  Dalam  proses ini pembuat keputusan menggunakan Pairwise Comparison yang digunakan untuk membentuk seluruh prioritas untuk mengetahui ranking dari alternatif. Metode ini dikembangkan  oleh    Thomas  L.,  Saaty  ahli matematika  yang  dipublikasikan  pertama  kali dalam    bukunya The  Analytical  Hierarchy Process tahun  1980. AHP merupakan  alat pengambil keputusan yang menguraikan suatu permasalahan kompleks  dalam  struktur  hirarki dengan  banyak  tingkatan  yang  terdiri  dari tujuan, kriteria, dan alternatif. Peralatan utama dari model ini adalah sebuah hirarki fungsional dengan  persepsi  manusia  sebagai  input utamanya. [2]
3.3 Prosedur AHP
Pada  dasarnya  langkah-langkah  dalam AHP meliputi :
a.  Menyusun  hierarki  dari  permasalahan yang dihadapi.
Persoalan  yang  akan  diselesaikan,  diuraikan menjadi unsur-unsur.

## Gambar 1 Struktur Hierarki AHP
Berdasarkan Gambar 1 terlihat bahwa: 1.  Hierarki  terbawah  adalah  berisi  alternatif- alternatif (pilihan- pilihan) dalam analisis.
2.  Hierarki    kedua    adalah    sub    kriteria objektif  yang  dipakai  untuk menganalisis lebih spesifik.
3.  Hierarki ketiga adalah kriteria-kriteria objektif yang dipakai untuk menganalisis. 4. Hierarki keempat yang berisi tujuan analisis
(goal) .
a.  Penilaian kriteria dan alternatif.
Kriteria dan alternatif dinilai melalui perbandingan berpasangan.
Menurut Saaty,  untuk  berbagai  persoalan, skala  1 sampai    9    adalah    skala    terbaik    dalam mengekspresikan pendapat.[3]

## Table 1 Skala Perbandingan Berpasangan
Perbandingan dilakukan berdasarkan kebijakan  pembuat  keputusan      dengan menilai   tingkat   kepentingan   satu    elemen terhadap      elemen      lainnya      proses perbandingan   berpasangan, dimulai dari level hirarki paling atas yang ditujukan untuk memilih kriteria,  misalnya  A,  kemudian  diambil  elemen yang akan dibandingkan, misal A1, A2, A3, A4, A5.  Maka  susunan  elemen  yang dibandingkan tersebut.

## Tabel 2. Matriks perbandingan berpasangan
A1 A2 A 3 A 4 A5 A1 1 A2 1 A3 1 A4 1 A5 1
Untuk  menentukan  nilai  kepentingan relatif  antar  elemen  digunakan  skala  bilangan dari 1 sampai 9 seperti pada Tabel 2. Penilaian ini dilakukan oleh seorang pembuat keputusan yang ahli dalam bidang persoalan yang sedang dianalisa dan mempunyai kepentingan terhadapnya. Apabila suatu elemen dibandingkan  dengan  dirinya  sendiri  maka diberi  nilai  1.  Jika  elemen  i  dibandingkan dengan  elemen  j  mendapatkan  nilai  tertentu, maka elemen j  dibandingkan  dengan  elemen  i merupakan kebalikannya.
b.  Penentuan prioritas
Untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif,
dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons) . Nilai-nilai
perbandingan  relatif  kemudian  diolah  untuk menentukan  peringkat  alternatif  dari  seluruh alternatif. Penentuan prioritas melalui tahapan- tahapan berikut:
1.  Kuadratkan  matriks  hasil  perbandingan berpasangan.
2. Hitung  jumlah  nilai  dari  setiap  baris, kemudian lakukan normalisasi matriks.
c.  Konsistensi logis.
Semua elemen dikelompokkan secara logis dan  diperingatkan  secara  konsisten  sesuai dengan suatu kriteria yang logis. Matriks bobot yang  diperoleh  dari  hasil  perbandingan  secara berpasangan  tersebut    harus    mempunyai hubungan    kardinal    dan  ordinal.    Hubungan tersebut  dapat  ditunjukkan  sebagai  berikut:
Hubungan kardinal: aij . ajk = aik Hubungan ordinal  : Ai > Aj, Aj > Ak maka Ai > Ak
Perhitungan konsistensi logis dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut: 1.  Mengalikan matriks dengan proritas bersesuaian.
2.  Menjumlahkan hasil perkalian per baris.
3.  Hasil penjumlahan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.
4.  Hasil c dibagi jumlah elemen, akan didapat λmaks.
5.  Consistensi Indexs
( CI ) = (λmaks-n) / (n-1)
6.  Consistensy  Ratio = CR / RI ,  di  mana RI adalah  indeks  random  consistensi.    Jika rasio consistensi  ≤  0.1,  hasil  perhitungan dapat dibenarkan.
7. Menghitung nilai lambda (λ) dan Consistency  Index ( CI )  dan Consistency Ratio ( CR ) , rumus:
 λ =  ∑ CV ........................... (1)
∑ n
 CI = λ − n ............................. (2) n − 1  CR = CI .............................. (3) RI Dimana : λ  = Nilai rata-rata vector consistency CV = Consistency Vector N = Jumlah faktor yang sedang dibandingkan CI = Consistency Index RI = Random Index CR = Consistency Ratio Dalam hal ini RI ( Random Index ) ádalah indeks rerata konsistensi untuk bilangan numerik yang diambil  secara  acak  dari  skala  perbandingan ahp Saaty. [4]
3.4 PHP (Hypertext Preprocessor) Menurut  Sibero ,  “PHP (Personal  Home
Page) adalah pemograman (interpreter) adalah  proses  penerjemahan  baris  sumber menjadi kode mesin yang dimengerti komputer secara  langsung  pada  saat  baris  kode dijalankan”. [5]

## IV.  HASIL DAN PENGUJIAN
4.1 Diagram Konteks
Kasi Pemberdayaan Masyarakat KEPALA KELURAHAN Laporan Data Keluarga Miskin Laporan Data Prioritas SPK PENENTU KELUARGA MISKIN Data Keluarga Laporan Data Keluarga Tidak Miskin Data Kriteria Data Sub Kriteria Data Hasil SPK Akses Data Laporan SPK Data Perbandingan Kriteria Data Perbandingan SubKriteria Laporan Data Keluarga Miskin Laporan Data Prioritas Laporan Data Keluarga Tidak Miskin Gambar 2. Diagram Konteks
Pada  Diagram  konteks  Sistem  diatas,
terdapat 2 entitas luar yang saling berhubungan  dengan  system  ini  yaitu  Kasi Pemberdayaan Masyarakat dan Kepala Kelurahan. Aliran  data  pada diagram konteks ini  dijabarkan  secara  global,  pengetahuan yang  berisi  data  keluarga,  data  kriteria  dan data  subkriteria  yang  diinputkan  oleh  Kasi Pemberdayaan Masyarakat, selanjutnya inputan tersebut akan  disimpan kedalam tabel yang sesuai.
4.2 HIPO
Hierarchy input proses output mengambarkan  pada  seluruh  inputan,  proses dan output pada sistem.
Gambar 3.Hierarchy Input Process Output
4.3 Data Flow Diagram
 Data Flow Diagram Level 0 .
2.0 Keluarga Kasi Pemberdayaan Masyarakat D2 Tb_login 3.0 Kriteria D3 Tb_kriteria 4.0 Sub Kriteria D4 Tb_subkriteria 5.0 Proses Pengambilan Keputusan Data Keluarga Data Keluarga Data Kriteria Data Kriteria Data Subkriteria Data Kriteria Data Penentu Gakin 1.0 Login Admin D1 Keluarga Data user admin Verifikasi login Data login D3 Tb_kriteria D5 Tb_hasil Tb_subkriteria D2 Keluarga D4 6.0P . Laporan KEPALA KELURAHAN Laporan Prioritas Laporan Keluarga Miskin Akses Laporan Data Prioritas Data Keluarga Tidak Miskin Laporan Keluarga Tidak Miskin Data Keluarga Miskin Data Prioritas Data Prioritas Data Keluarga Tidak Miskin Data Keluarga Miskin Data Subkriteria Data Keluarga Data Subkriteria Data Hasil Gakin

## Gambar 4. Data Flow Diagram Level 0
Gambar  4  memperlihatkan  bahwa  Kasi Pemberdayaan Masyarakat menginputkan data  penentu keluarga  miskin  yang  terdiri  dari data  tabel  keluarga  diambil  no  kk  dan  juga data  nama  subkriteria  serta  nilai  bobot sub_prioritas  dari  table  tb_subkriteria  ,  untuk diolah  system  untuk  menghasilkan  output berupa  data  hasil  keputusan  keluarga  miskin yang akan disimpan ke dalam tabel tb_hasil.
 DFD Level 1 Proses Pengolahan Data Keluarga
2.2P Edit Data Keluarga D2 Keluarga Kasi Pemberdayaan Masyarakat 2. 1P Input Data Keluarga Data Keluarga Data Keluarga Data Keluarga Data Keluarga Data Keluarga Gambar 5.  DFD Level 1 Proses Pengolahan
Data Keluarga Kasi Pemberdayaan Masyarakat menginputkan data Keluarga ke tabel keluarga, kemudian untuk mengedit data, dari tabel  keluarga  akan  menampilkan  data  yang akan  di  edit  ke  dalam  form  edit  keluarga, untuk proses pengolahan edit.
 DFD Level 1 Proses Pengolahan Data kriteria
3.2P Edit Kriteria D3 Tb_kriteria Kasi Pemberdayaan Masyarakat 3. 1P Input Kriteria Data Kriteria Data Kriteria Data Kriteria Data Kriteria Data Kriteria
Gambar 6.  DFD Level 1 Proses Pengolahan Data kriteria
Kasi
Pemberdayaan Masyarakat menginputkan data kriteria ke tabel tb_kriteria, untuk  mengedit  data,  dari  tabel  tb_kriteria akan  menampilkan  data  ke  dalam  form  edit kriteria, untuk proses edit.
 DFD Level 1 Proses Pengolahan Data subkriteria
4.2P Verifikasi Subkriteria D4 Tb_subkriteria Kasi Pemberdayaan Masyarakat 4. 1P Input Subkriteria Data Subkriteria Data Subkriteria Data Subkriteria Data Subkriteria D3 Tb_kriteria Data kriteria Data Subkriteria
Gambar 7.  DFD Level 1 Proses Pengolahan Data subkriteria
Kasi
Pemberdayaan
Masyarakat menginputkan  data  subkriteria  ke  tabel tb_subkriteria,  jumlah  kriteria  yang  diinputkan berdasarkan jumlah jumsub dari tabel kriteria.

##  DFD Level 1 Proses Pengambilan keputusan
5.2P Hasil SPK D5 Tb_hasil Data Hasil SPK Kasi Pemberdayaan Masyarakat 5. 1P
Input Data Penentu Gakin Data Hasil Gakin D2 keluarga Data Penentu Gakin Data keluarga D4 Tb_subkriteria Data subkriteria Data Hasil SPK
Gambar 8.  DFD Level 1 Proses Pengambilan keputusan Kasi Pemberdayaan Masyarakat
menginputkan  data  penentu  keluarga  miskin yang  terdiri  dari  tabel  keluarga  dan  tabel tb_subkriteria. Sehingga diperoleh hasil keputusan  keluarga  miskin  yang  disimpan  ke dalam tabel tb_hasil.
4.4  Entity Relationship Diagram
 Entity Relationship Diagram Kriteria
Kriteria jumsub pertanyaan Memiliki Id_kriteria Sub Kriteria Id_kriteria Id_subkriteria1 Id_subkriteria2 1 M prioritas Sub_prioritas prioritas Id Kriteria nm_kriteria Id_kriteria2 prioritas sub_prioritas nm_subkriteria jumsub

## Gambar 9. Entity Relationship Diagram Kriteria
Terdapat  relasi  antar  tabel  kriteria  dan subkriteria.  Dimana  1  data  field  tabel  kriteria bisa memiliki banyak data field dari subkriteria, tetapi 1 subkriteria hanya memiliki 1 relasi data field dari tabel kriteria.
 ERD Hasil SPK Hasil SPK Keluarga no_kk nama_kk dusun bobot rt_rw pekerjaan no_kk M Id_proses Ketentuan M status no_kk Id_hasil jum_bobot

## Gambar 10. ERD Hasil SPK
Relasi  antar  tabel  keluarga  dan  hasil ketentuan,  menghasilkan  tabel  tb_hasil  yang berisi  id_hasil,  no_kk  dan  juga  jumlah  nilai bobot  juga  status  keluarga  diambil  dari ketentuan jumlah bobot dari tiap no kk.
4.5  Perhitungan  SPK AHP  Penentu Keluarga Miskin
Tabel 3. Nilai Indikator Kemiskinan
1.  Matriks pairwise comparison Untuk  kriteria,  misalnya  diberi  nama matriks  A.  Angka  di  dalam  baris ke-  i  dan kolom ke-j merupakan relatif importance Ai dibandingkan Aj.

## Gambar 11. Matriks pairwise comparison
2.  Matriks Nilai Kriteria
Nilai  matriks  kriteria  perkolom  diperoleh dari  rumus  (  Nilai  setiap  kolom  /  jumlah nilai  setiap  kriteria  ).  Kemudian  diperoleh jumlah nilai kriteria untuk menentukan nilai prioritas kriteria dengan rumus :
 Nilai  Prioritas  =  (jumlah  nilai kriteria) / n (jumlah kriteria)

## Gambar 12 Matriks Nilai Kriteria
3.  Penjumlahan Setiap Baris
Menjumlahkan  nilai  kolom  per kriteria  dari setiap baris, kemudian
untuk mendapatkan  lamda  tiap  kriteria  dengan rumus :
Gambar 13. Penjumlahan setiap baris  λ = (jumlah tiap baris) / (nilai prioritas)
kemudian  dihitung  jumlah λ  ,  untuk memperoleh nilai λ  max  λ    max  =  (jumlah  lamda)  /  n (  jumlah kriteria ) 4.  Menghitung Konsistensi logis
 n (jumlah kriteria) =  14
 λ  max = 13,94478
 CI  (λ  max-n)  /  (n-1)  =  (13,94478  - 14)/(14 - 1) = -0,004
 CR (CI/IR) = -0,004/ 1,56 = -0,0027
Oleh  karena  CR  <  0,1  ,  maka rasio  konsistensi  dari  perhitungan tersebut dapat diterima. Setelah Dilakukan Perhitungan menggunakan  metode  AHP  Dari  perhitungan bobot  kriteria,  sehingga  diperoleh  hasil  akhir berupa  hasil  prioritas  bobot  kriteria  seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil bobot prioritas Kriteria
Perhitungan data prioritas kriteria menunjukkan  dari  hasil  perhitungan  manual yang  telah  di  cek  dengan  perhitungan algoritma  sistem  dimana  perhitungan  manual sistem  SPK  sudah  cocok  dan  sesuai  dengan yang  telah  diharapkan.  Dengan  demikian tingkat  validasi  algoritma  sistemnya  dengan nilai  ketepatan  100  %.  Sudah  sesuai  dengan aturan  perhitungan SPK AHP dengan sistem
berjalan  yang  ada  di  Kelurahan  Keaon, Banyudono, Boyolali.
4.6  Pengujian Program 4.6.1 Pengujian Black Box
Pengujian  black  box  digunakan  untuk menguji  fungsionalitas    aplikasi.  Pengujian dilakukan pada menu dan sub menu yang ada pada  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentu  Keluarga  Miskin  dengan  hasil  pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji BlackBox SPK Metode AHP

## 4.6.2  Pengujian Validitas SPK
Pengujian  sistem  akan  disajikan  data keadaan  keluarga  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara di lapangan dibandingkan dengan hasil Sistem Penentu Keluarga Miskin.
Tabel 6. Tabel Validitas SPK

## Keterangan :
Sesuai  =  Apabila  hasil  SPK  sama  dengan  perhitungan manual
Tidak  Sesuai  =  Apabila  hasil  SPK  beda  dengan  hasil perhitungan manual Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, maka diperoleh : Tingkat valid SPK = (jumlah data akurat/total sampel) * 100% = (65/70) * 100% = 92,86%
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa SPK  Penentu  Keluarga  miskin  dalam
proses menentukan hasil keluarga miskin memperoleh  keakuratan  sebesar  92,86% dari  70  data  sampel  lapangan,  65  data sesuai  dengan  status  keluarga  miskin setelah dilakukan perhitungan SPK. 4.7 Implementasi Sistem
4.7.1  Tampilan Halaman Login
Gambar 14. Hasil Proses SPK Warga

## 4.7.2 Tampilan Halaman Input KK
Gambar 15. Halaman Menu Input Keluarga

## 4.7.3 Tampilan Halaman Input Kriteria
Gambar 16. Halaman Menu Input Kriteria

## 4.7.4 Tampilan Halaman Input Sub Kriteria
Gambar 17 Halaman menu input subkriteria 4.7.5 Halaman Input AHP Kriteria
Gambar 18. Proses perbandingan nilai kriteria

## 4.7.6 Halaman Input AHP subkriteria
Gambar 19. Konsep perbandingan subkriteria

## 4.7.7 Tampilan Halaman Input SPK
Gambar 20. Input Proses SPK Data warga

## 4.7.8 Tampilan Halaman Laporan Hasil Proses SPK Warga
Gambar 21. Halaman input Hasil SPK

## V. PENUTUP
5.1. KESIMPULAN
1.  Penggunaan  S P K   model  AHP  dapat dijadikan  rekomendasi  untuk  penentuan seleksi  kategori  keluarga  miskin  atau  tidak miskin. Sehingga penggunaan komputasi di bagian  kasi  pemberdayaan  masyarakat dengan  penambahan  aplikasi  SPK  AHP dirasakan  menambah  nilai  validasi  dalam menentukan  keluarga  miskin  di  Kelurahan Ketaon.
2.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  SPK
Penentu  Keluarga  miskin  dalam  proses menentukan hasil keluarga miskin memperoleh  keakuratan  sebesar  92,86% dari  70  data  sampel  lapangan,  65  data sesuai  dengan  status  keluarga  miskin setelah  dilakukan  perhitungan  SPK  AHP keluarga miskin.
3.  Hasil  perhitungan  AHP  dalam  sistem pendukung  keputusan  penentu  keluarga miskin  ini    sesuai    dengan  proses  AHP secara manual.
4.  Kasi  pemberdayaan  masyarakat  dapat merubah  nilai  matriks  perbandingan,  jika ada  perubahan  setiap  kepentingan  dari kriteria  dan  subkriteria  pada  penentuan keluarga  miskin,  dan  secara  otomatis  nilai bobot kriteria keluarga yang sudah dimasukan diperbaharui.
5.2 SARAN
1.  Penambahan model AHP di dalam aplikasi perlu  ditambahkan.  Karena  penambahan aplikasi baru maka  perlu  adanya pelatihan dan training bagi karyawan yang
menggunakan aplikasi tersebut. 2.  Untuk  kedepannya  SPK  penentu  keluarga miskin  ini  diharapkan  dapat  dikembangkan dengan
melakukan modifikasi dan penambahan beberapa kriteria dan subkriteria  yang  lebih  lengkap,  serta digabungkan  menggunakan  algoritma  lain
selain metode (AHP) diharapkan memperoleh  perhitungan  yang  lebih  tepat dan akurat. 3.  Dalam aplikasi AHP ini jika kriteria semakin banyak maka semakin sulit untuk
menentukan  dan  mengambil  keputusan ketika  melakukan  evaluasi  perbandingan pasangan  antar  kriteria  tersebut  oleh karena  itu  perlu  dibuat  pengelompokan kriteria  untuk  membatasi  kriteria  yang banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini.  2009.  Konsep  dan  Aplikasi Pendukung Keputusan. In Kusrini, Konsep dan Aplikasi Pendukung Keputusan.
Yogyakarta: Andi Publisher.
[2]   Marimin.  2009. Teknik  dan  Aplikasi Pengambilan Keputusan
Kriteria
Majemuk. Penerbit PT Grasindo, Jakarta.
[3]   Thomas  L.  Saaty  Vol.  VI  of  the  AHP Series,  ,  478  pp.,  RWS  Publ.,  2000 (revised). ISBN 0-9620317-6-3.
[4]   Suyatno.  2011.  Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan Gagasan Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). (2-5).
[5] Sibero, A. 2011. Kitab Suci  Web
Programing.  In  A.  Sibero, Kitab  Suci Web Programing (p. 49). Jakarta: Mediakom.