## Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan BPNT menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Topsis
Rusmawati Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Pontianak Pontianak, Indonesia rrusmawati59@gmail.com
Abstract- In assisting, there are still obstacles or problems, the data on BPNT beneficiaries entering the village does not match the data on the poor in the village. Many residents complained because they thought the data did not match the conditions on the ground and the government's data were deemed irregular, residents who should have been more deserving of social assistance but were  not  targeted  by  the  government.  Less  selective  in  selecting  beneficiaries  because  there  is  still  subjectivity  in  determining prospective  beneficiaries.  A  system  is  needed  that  can  assist  village  officials  in  determining  potential  beneficiaries  so  that  the assistance provided can be right on target according to existing criteria. This research produced a decision support system using the Analytical Hierarchy Process (AHP) and TOPSIS methods which can help provide recommendations to village officials in selecting Entibab Village people who are eligible for BPNT assistance. There are 7 criteria used in providing BPNT assistance, namely: education, employment, income, status, place of residence, and a number of children. The system built is website-based using the PHP programming language with the MySQL database. The results of the comparison between system output and manual calculations show that the decision support system for BPNT aid recipients using the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methods has provided consistent and accurate results. The alternative rankings generated by the system with a value of V can be seen as similar to the rankings resulting from manual calculations. Each alternative, from A3 to A10, is ranked consistently according to the calculated V value, indicating a high level of accuracy in determining receipt of BPNT assistance. The results of further functional testing confirm that the system is able to operate well, producing alternative rankings according to predetermined criteria. Overall, the implementation of the AHP and TOPSIS  methods  in  this  decision  support  system  provides  confidence  that  the  system  can  provide  recommendations  for  aid recipients with a sufficient level of accuracy.
Keywords: Assistance, BPNT, AHP, Topsis, Decision Support System
Abstrak- Dalam pemberian bantuan masih memiliki kendala ataupun permasalahan data penerima BPNT yang masuk ke desa tidak sesuai dengan data masyarakat miskin yang ada di desa. Banyak warga yang mengeluh karena dianggap data tidak sesuai dengan kondisi di lapangan dan data pemerintah yang dianggap tidak teratur, warga yang seharusnya lebih layak mendapatkan bansos tetapi tidak menjadi sasaran pemerintah.  Kurang selektifnya dalam pemilihan penerima bantuan karena masih terdapat subjektifitas dalam menentukan calon penerima bantuan. Diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu aparatur desa dalam menentukan calon penerima bantuan agar bantuan yang diberikan dapat tepat sasaran sesuai kriteria yang ada. Pada penelitian ini menghasilkan sebuah sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  TOPSIS    yang  dapat membantu  memberikan  rekomendasi  kepada  aparatur  desa  dalam  memilih  masyarakat  Desa  Entibab  yang  layak  mendapatkan bantuan BPNT. Terdapat 7 kriteria yang digunakan dalam pemberian bantuan BPNT yaitu: pendidikan, pekerjaan, penghasilan, status, tempat tinggal dan jumlah anak.  Sistem yang dibangun berbasis website dengan menggunakan Bahasa pemograman PHP dengan basis data Mysql. Hasil perbandingan antara keluaran sistem dan hitungan manual, menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan  penerima  bantuan  BPNT  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Technique  for  Order  of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) telah memberikan hasil yang konsisten dan akurat. Peringkat alternatif yang dihasilkan oleh sistem dengan nilai V dapat dilihat serupa dengan peringkat hasil hitungan manual. Setiap alternatif, mulai dari A3 hingga  A10,  diurutkan  secara  konsisten  sesuai  dengan  nilai  V  yang  dihitung,  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam menentukan penerimaan bantuan BPNT. Hasil pengujian fungsionalitas lebih lanjut menegaskan bahwa sistem mampu beroperasi dengan baik, menghasilkan perangkingan alternatif sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Keseluruhan, implementasi metode AHP dan TOPSIS dalam sistem pendukung keputusan ini memberikan keyakinan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi penerima bantuan dengan tingkat akurasi yang memadai.
Kata Kunci: Bantuan, BPNT, AHP, Topsis, Sistem Pendukung Keputusan

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)

## 1. Pendahuluan
Seluruh Pemerintah Daerah di Indonesia melakukan refocusing  dan  realokasi  anggaran  yang  sama.  Social safety  net  yang  akan  diberikan  kepada  masyarakat bertujuan  untuk  meningkatkan  daya  beli  masyarakat melalui  Program  Keluarga  Harapan  (PKH),  Kartu Indonesia  Pintar  (KIP),  Kartu  Sembako  atau  Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) [1]. Dalam Pasal 34 Undang- Undang Dasar 1945, disebutkan bahwa negara memiliki tanggung jawab terhadap anak-anak terlantar, yang akan diurus dan dipelihara oleh negara. Selain itu, negara juga berkewajiban  untuk  mengembangkan  sistem  jaminan sosial bagi seluruh rakyat dan memberdayakan masyarakat yang  lemah  dan  tidak  mampu  sesuai  dengan  martabat kemanusiaan. Oleh karena itu, negara bertanggung jawab terhadap  pemenuhan  hak-hak  dasar  individu,  termasuk hak sosial dan ekonomi.
Pemerintah menyadari bahwa mencapai kesejahteraan bagi  seluruh  penduduk  bukanlah  tugas  yang  mudah. Untuk  mewujudkan  pemenuhan  hak-hak  dasar  warga secara layak, diperlukan langkah-langkah penanganan dan pendekatan yang sistematik dan menyeluruh. Oleh karena itu,  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat  menjadi prioritas  utama  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah. Lima sasaran pokok dalam rencana tersebut melibatkan pengurangan kemiskinan dan pengangguran, pengurangan  kesenjangan  antar  wilayah,  peningkatan kualitas manusia, perbaikan mutu lingkungan hidup, dan pengelolaan  sumber  daya  alam,  serta  peningkatan infrastruktur.
Dalam  pelaksanaannya,  fokus  utama  pembangunan nasional  diberikan  kepada  pemeliharaan  kesejahteraan masyarakat,  penataan  kelembagaan,  dan  implementasi sistem  perlindungan  sosial.  Sasaran  yang  ingin  dicapai melalui prioritas ini mencakup peningkatan kesejahteraan masyarakat,  terutama  bagi  masyarakat  miskin,  dengan harapan  dapat  menurunkan  angka  kemiskinan  secara signifikan [8 ].
Pemberian bantuan masih memiliki kendala ataupun permasalahan data penerima BPNT yang masuk ke desa tidak sesuai dengan data masyarakat miskin yang ada di desa  karena  data  penerima  BPNT  langsung  dari Kementerian  Sosial  tidak  melalui  dari  desa  sehingga masyarakat sering bercemburu sosial terhadap penerima bantuan  dan  sering  menyalahkan  aparatur  desa  dalam menetukan daftar penerima bantuan. Banyak warga yang mengeluh karena dianggap data pemerintah tidak sesuai dengan  kondisi  lapangan,  warga  yang  seharusnya  lebih layak  mendapatkan  bansos  tetapi  tidak  menjadi  sasaran pemerintah, bahkan ada beberapa nama orang yang sudah meninggal dunia terdaftar sebagai penerima bantuan. Hal ini disebabkan kurang selektifnya dalam pemilihan kriteria yang  ada  pada  masyarakat  sehingga  pemilihan  kriteria hanya berdasarkan indikator dan penilaian luar saja yang menyebabkan penyaluran bantuan tidak tepat sasaran.
Aparatur desa memerlukan sebuah sistem pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  memberikan rekomendasi dalam memilih mana masyarakat yang layak
mendapatkan bantuan, penelitian ini akan dikembangkan dengan menerapkan sistem pendukung keputusan untuk penentuan  penerima  bantuan  BPNT  bagi  masyarakat kurang  mampu  menggunakan  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dan  TOPSIS.  Terdapat  7 kriteria yang digunakan dalam pemberian bantuan BPNT yaitu: pendidikan, pekerjaan, penghasilan, status, tempat tinggal, jumlah anak dan listrik.
Penelitian  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Penerima  Bantuan  Keluarga  Miskin Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) – TOPSIS,  pelaksanaan  program  ini  masih memiliki  beberapa  kendala,  dimana  kurang  tepatnya sasaran  bagi  calon  keluarga  penerima  bantuan  dan banyaknya  calon  keluarga  penerima  bantuan.  Dalam penelitian  ini  dilakukan  sebuah  pengujian  untuk mengetahui nilai dari akurasi pada metode TOPSIS, dan didapatkan nilai akurasi 80% [2].
Penelitian  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Bantuan  Keluarga  Miskin  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process – Preference Ranking  Organization  for  Enrich,emt  Evaluation  II (AHP-PROMETHEE  II),  pada  penelitian  ini menggunakan  6  kriteria    yang  dijadikan  sebagai  acuan untuk  mendapatkan  hasil  akurasi.  Penelitian  dilakukan pengujian dengan mengukur tingkat akurasi dengan hasi akurasi sebesar 80% [3].
Penelitian  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Penerima  Bahan  Pangan  Bersubsidi  Untuk Keluarga  Miskin  Dengan  Metode  AHP  Pada  Kantor Kelurahan Mangga, penelitian ini mengangkat suatu kasus dalam  mencari  alternatif  terbaik  berdasarkan  5  kriteria yang  telah  ditentukan  untuk  dilakukan  perhitungan metode pada kasus tersebut, berdasarkan penelitian yang telah  dilakukan  maka  penerapan  metode  AHP  pada penerimaan bahan pangan bersubsidi mampu menyeleksi alternatif  terbaik  dari  seluruh  alternatif,  dalam  hal  ini alternatif  terbaik  yaitu  yang  berhak  menerima  bantuan berdasarkan kriteria yang dimiliki [4].
Penelitian  yang  telah  dilakukan,  yaitu  "sistem pendukung  keputusan  penerima  bantuan  bpnt menggunakan metode analytical hierarchy process (ahp) dan  topsis,"  memiliki  perbedaan  signifikan  dengan penelitian-penelitian sebelumnya terkait sistem pendukung  keputusan  untuk  penentuan  penerima bantuan keluarga miskin. Penelitian sebelumnya, seperti yang  dijelaskan  dalam  penelitian  tentang  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Bantuan Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP) – TOPSIS,  menunjukkan kendala  dalam  ketepatan  sasaran  bagi  calon  keluarga penerima  bantuan  dan  jumlah  calon  penerima  yang banyak. Penelitian ini kemudian melakukan pengujian dan memperoleh nilai akurasi sebesar 80%.
Begitu pula dengan penelitian lain yang menggunakan metode AHP-PROMETHEE II, dan Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Penerima  Bahan  Pangan
Bersubsidi untuk Keluarga Miskin dengan Metode AHP. Kedua  penelitian  tersebut  juga  memfokuskan  pada penilaian  akurasi  dengan  mengukur  kriteria-kriteria tertentu. Hasil akurasi pada kedua penelitian tersebut juga mencapai 80%.
Dalam konteks perbedaan, penelitian yang dilakukan pada  sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan BPNT menonjolkan perbedaan dalam pendekatan serta fokusnya. Penelitian ini berfokus pada metode AHP dan TOPSIS,  menggabungkan  keduanya  untuk  memberikan rekomendasi  penerima  bantuan.  Dengan  menggunakan dua  metode  tersebut,  penelitian  ini  mencapai  hasil perangkingan  dan  pengambilan  keputusan  yang  lebih kompleks,  memberikan  informasi  yang  lebih  terperinci dan  akurat  terkait  penerimaan  bantuan  BPNT.  Dengan demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  unik dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  dalam penentuan penerima bantuan keluarga miskin.

## 2. Metodologi
A. Data
Kebutuhan  data  dalam  penelitian  ini  yaitu,  berupa  data kriteria dan data sub kriteria. Adapun data kriteria yang digunakan dalam penelitian ini seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Kriteria Penilaian dan Nilai Bobot Kriteria Kode Tipe Pendidikan K1 Cost Pekerjaan K2 Benefit Penghasilan K3 Benefit Status K4 Benefit Listrik K5 Cost Tempat Tinggal K6 Benefit Jumlah Anak K7 Benefit

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan 2 metode, pengumpulan data dilakukan agar data tersebut dapat diolah sebelum proses pembutan sistem:
1. Studi pustaka
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari berbagai literatur seperti buku, jurnal, penelusuran media internet  ataupun  dokumen  yang  berkaitan  dengan  tema penelitian.
2. Wawancara
Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara atau  berkonsultasi  langsung  dengan  pihak  Dusun Kampung Baru Desa Entibab untuk mendapatkan data yang mendukung dalam membangun sistem, pengumpulan  data  digunakan  untuk  kepentingan penelitian lainnya.
C. Pra-Prosess Dalam  penelitian  "sistem  pendukung  keputusan penerima bantuan bpnt menggunakan metode analytical hierarchy process (ahp) dan topsis," kriteria-kriteria yang digunakan  untuk  evaluasi  penerima  bantuan  BPNT disimpan  dan  diorganisir  dalam  tabel  kriteria.  Tabel  ini
berfungsi sebagai struktur penyimpanan data kriteria yang diperlukan  dalam  proses  analisis  dan  perankingan. Terdapat tiga kolom utama dalam tabel kriteria, yaitu "id," "nama_kriteria," dan "tipe."
Pertama,  kolom  "id"  berperan  sebagai  primary  key dengan tipe data integer dan panjang data sebanyak lima digit. Kolom ini digunakan untuk menyimpan identifikasi unik  dari  setiap  kriteria,  memastikan  kejelasan  dan keunikan  setiap  entitas  dalam  tabel.  Kedua,  kolom "nama_kriteria"  memiliki  tipe  data  varchar  dengan panjang data sebanyak 25 karakter. Kolom ini berfungsi untuk  menyimpan  nama  kriteria,  yang  mencakup informasi  identifikasi  tentang  jenis  kriteria  yang  akan dievaluasi.  Selanjutnya,  kolom  "tipe"  memiliki  tipe  data varchar  dengan  panjang  data  sebanyak  10  karakter. Kolom  ini  digunakan  untuk  menyimpan  informasi tentang jenis kriteria, yang dapat berupa cost atau benefit, dan  memberikan  panduan  mengenai  peran  kriteria tersebut dalam proses pengambilan keputusan.
Dengan  menggunakan  tabel  kriteria  ini,  penelitian dapat secara sistematis dan terstruktur menyimpan data mengenai  kriteria  yang  diperlukan  dalam  metode  AHP dan TOPSIS. Struktur tabel ini memberikan dasar yang kokoh  untuk  pengelolaan  dan  analisis  data  kriteria, mendukung  keseluruhan  fungsi  sistem  pendukung keputusan  dalam  penentuan  penerima  bantuan  BPNT secara lebih efisien dan akurat.

## D. Metode
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini, dapat dilihat pada diagram alir (flowchart) yang  digunakan  pada  penelitian  yang  menjelaskan  alur sistem  pendukung  keputusan  penerima  bantuan  BPNT menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  TOPSIS.  Masing-masing  pendekatan  ini diuraikan berikut ini.
1. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dapat menyelesaikan  masalah  multikriteria  yang  kompleks menjadi  suatu  hirarki.  Masalah  yang  kompleks  dapat  di artikan  bahwa  kriteria  dari  suatu  masalah  yang  begitu banyak (multikriteria), struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian  pendapat  dari  pengambil  keputusan, pengambil  keputusan  lebih  dari  satu  orang,  serta ketidakakuratan data yang tersedia. Hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks  dalam  suatu  struktur multilevel dimana level pertama  adalah  tujuan,  yang  diikuti level faktor,  kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari  alternatif.  Dengan  hirarki,  suatu  masalah  yang kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok- kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki  sehingga  permasalahan  akan  tampak  lebih terstruktur dan sistematis [7].
Pada  dasarnya  langkah-langkah  dalam  metode AHP meliputi:
a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh
normalisasi  matriks.  Untuk  menghitung normalisasi  matriks  menggunakan  Persamaan 2.1.
∑ 𝑎 𝑖𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1 (2.1) Keterangan: a : Matriks perbandingan berpasangan.
i : Baris padamatriks α. j : Kolom pada matriks α.
c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap matriks dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata. Untuk menghitung nilai rata-rata menggunakan Persamaan 2.2.
𝑤𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2.2) Keterangan: n
: Banyaknya kriteria. wi : Rata-rata baris ke-i.
d. Pengujian  konsistensi  bobot,  bobot  yang dihasilkan  akan  dilakukan  konsistensinya,  jika  konsisten
maka bobotnya digunakan, jika tidak konsisten prosesnya akan  kembali  untuk  menentukan  tingkat  kepentingan antar  kriteria.  Untuk  menghitung  konsistensi  bobot menggunakan  Persamaan  2.3,  Persamaan  2.4,  dan Persamaan 2.5 [8].

## 2. Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  multikriteria,  TOPSIS  menggunakan  prinsip bahwa alternatif terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terpanjang  dari  solusi ideal  negatif  untuk  menentukan  kedekatan  relatif  dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif  terdiri  dari  seluruh  nilai  terburuk  yang  dicapai untuk  setiap  atribut.  TOPSIS  mempertimbangkan keduanya,  jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak terhadap  solusi  ideal  negatif  dengan  mengambil kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Implementasi  dilakukan  dengan  menerapkan metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode AHP  dan  TOPSIS  dalam  membangun  aplikasi  sistem pendukung keputusan penerima bantuan BPNT berbasis website.  Perhitungan  manual  yang  digunakan  adalah perhitungan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS yang  diimplementasikan  ke  dalam  sistem  pendukung keputusan penerima bantuan BPNT di Dusun Baru Desa Entibab.  Metode  AHP  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  multikriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu hirarki  dilanjutkan  dengan  metode  TOPSIS  untuk menentukan kedekatan suatu relatif dari suatu alternatif dengan  solusi  optimal  menggunakan  solusi  ideal positif dari  seluruh  nilai  terbaik  dengan  solusi  ideal negatif dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut. 1. Nilai Perbandingan Kriteria
Tabel 2 Nilai Perbandingan Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K1 1,00  2,00  5,00  3,00  5,00  3,00  5,00 K2 2,00  1,00  2,00  3,00  5,00  2,00  4,00 K3 5,00  2,00  1,00  1,00  3,00  5,00  7,00 K4 3,00  3,00  1,00  1,00  3,00  5,00  3,00
Tabel  ini  merupakan  langkah  awal  dalam  implementasi metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  yang digunakan  untuk  menilai  hubungan  relatif  antara  setiap pasang  kriteria  yang  terlibat  dalam  pengambilan keputusan.
Tabel 2 menyajikan nilai perbandingan antar kriteria yang direpresentasikan  dalam  bentuk  matriks.  Nilai perbandingan tersebut mencerminkan tingkat kepentingan relatif antar kriteria. Contohnya, pada kolom
K1 dan baris K2, nilai perbandingannya adalah 2,00, yang mengindikasikan  bahwa  K1  dianggap  dua  kali  lebih penting  daripada  K2.  Setiap  sel  di  dalam  tabel menunjukkan nilai perbandingan antara dua kriteria yang bersangkutan.  Nilai  perbandingan  ini  dihasilkan  melalui proses  analisis  dan  pertimbangan  dari  para  ahli  atau pemangku kepentingan yang terlibat. Nilai perbandingan kriteria merupakan landasan untuk pembentukan matriks perbandingan  kriteria  yang  lebih  kompleks,  yang selanjutnya  akan  digunakan  dalam  proses  penghitungan bobot  kriteria  dan  penentuan  kriteria  terbaik  dalam metode  AHP.  Dengan  nilai  perbandingan  kriteria  yang terdefinisi dengan jelas, sistem dapat melanjutkan proses selanjutnya  dalam  metode  AHP,  termasuk  perhitungan konsistensi  matriks,  perhitungan  vektor  eigen,  dan pembobotan  kriteria.  Tahap  ini  merupakan  bagian integral dari pengambilan keputusan berbasis AHP yang memungkinkan  penentuan  kriteria  yang  paling  relevan dan  signifikan  dalam  penyelesaian  permasalahan  yang dihadapi.
Tabel 3 Nilai Perbandingan Kriteria (lanjutan)
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K5 5,00  5,00  3,00  3,00  1,00  3,00  2,00 K6 3,00  2,00  5,00  5,00  3,00  1,00  2,00 K7 5,00  4,00  7,00  3,00  2,00  2,00  1,00
Tabel ini memberikan informasi tambahan mengenai nilai perbandingan  antar  kriteria  yang  menjadi  dasar  dalam proses metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Pada Tabel 3, nilai perbandingan antar kriteria K5, K6, dan K7 terhadap kriteria lainnya diberikan. Misalnya, pada kolom K1  dan  baris  K5,  nilai  perbandingannya  adalah  5,00, menunjukkan bahwa K1 dianggap lima kali lebih penting
daripada  K5.  Begitu  juga  setiap  sel  di  dalam  tabel memberikan informasi serupa terkait kepentingan relatif antar kriteria yang berbeda.
Tabel 3 bersifat lanjutan dari Tabel 2 dan menjadi bagian integral  dalam  proses  perhitungan  dan  analisis  AHP. Nilai-nilai  ini  selanjutnya  akan  digunakan  untuk membentuk  matriks  perbandingan  kriteria  yang  lebih besar,  dan  melibatkan  tahapan  analisis  konsistensi  serta perhitungan vektor eigen guna mendapatkan bobot relatif setiap kriteria.
Dengan  adanya  nilai  perbandingan  kriteria  yang  telah terdefinisi,  sistem  dapat  melanjutkan  proses  selanjutnya dalam  metode  AHP.  Hal  ini  memungkinkan penghitungan  bobot  kriteria  secara  konsisten  dan objektif,  sehingga  mendukung  keluaran  akhir  berupa peringkat  atau  pemilihan  kriteria  yang  paling  signifikan dalam konteks pengambilan keputusan terkait penerima bantuan BPNT.
2. Nilai  Hasil Perbandingan Kriteria Untuk  menghitung  nilai  perbandingan  kriteria, menggunakan  nilai  pada  tabel  1  Adapun  hasil  dari perbandingan kriteria dapat dilihat pada Tabel 4
Tabel 4 Hasil Perbandingan Kriteria
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7
K1 1,0 0 2,0 0 5,0 0 3,0 0 5,00  3,00  5,00 K2 0,5 0 1,0 0 2,0 0 3,0 0 5,00  2,00  5,00 K3 0,2 0 0,5 0 1,0 0 1,0 0 3,00  5,00  7,00 K4 0,3 3 0,3 3 1,0 0 1,0 0 3,00  5,00  3,00 K5 0,2 0 0,2 0 0,3 3 0,3 3 1,00  3,00  2,00 K6 0,3 3 0,5 0 0,2 0 0,2 0 0,33  1,00  2,00 K7 0,2 00 0,2 00 0,1 43 0,3 33 0,50 0 0,50 0 1,00 0 Tot al 2,7 67 4,7 33 9,6 76 8,8 67 17,8 33 19,5 00 25,0 00
Tabel  4  menyajikan  Hasil  Perbandingan  Kriteria  yang merupakan  tahapan  selanjutnya  dalam  implementasi metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  Tabel  ini menunjukkan nilai perbandingan kriteria setelah melalui proses normalisasi dan pembobotan. Matriks perbandingan kriteria telah diukur dengan mengacu pada Tabel  2  dan  Tabel  3.  Pada  Tabel  4,  nilai  perbandingan kriteria diubah menjadi bentuk yang lebih sesuai dengan prinsip  AHP.  Proses  normalisasi  dilakukan  untuk menjaga konsistensi dan memastikan bahwa total setiap kolom matriks adalah sama dengan 1.
Hasil perbandingan kriteria yang telah dinormalisasi dapat dilihat  pada  Tabel  4.  Angka-angka  dalam  matriks  ini mencerminkan bobot relatif dari masing-masing kriteria. Misalnya, bobot relatif K1 terhadap dirinya sendiri adalah 1,00, dan bobot relatif K2 terhadap K1 adalah 0,50.
Total  setiap  kolom  pada  baris  "Total"  menunjukkan bobot  total  kriteria  yang  digunakan  dalam  perhitungan selanjutnya. Dengan adanya matriks perbandingan kriteria yang  terstandarisasi,  sistem  dapat  melanjutkan  proses AHP untuk mendapatkan vektor eigen dan menghitung konsistensi  matriks.  Bobot  kriteria  ini  kemudian  akan digunakan  dalam  proses  TOPSIS  untuk  memilih alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan.
Tabel  4  merupakan  langkah  penting  dalam  rangkaian perhitungan  AHP  yang  mendukung  sistem  pendukung keputusan dalam menentukan penerima bantuan BPNT dengan lebih obyektif dan konsisten.
3. Normalisasi
Selanjutnya  dilakukan  normalisasi  data  pada setiap kriteria menggunakan Persamaan 2.1. Adapun hasil nilai  normalisasi  seluruh  data kriteria  dapat dilihat  pada dilihat pada Tabel 5.3.
J11 = 1 2,767 = 0,3614 J21 = 2 4,733 = 0,4225
J31 = 5 9,676 = 0,5167
Tabel 5 Normalisasi
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 To tal K 1 0,3 614 0,4 225 0,5 167 0,3 383 0,2 804 0,1 538 0,2 000 2,4 333 K 2 0,1 807 0,2 113 0,2 067 0,3 383 0,2 804 0,1 026 0,2 000 1,6 800 K 3 0,0 723 0,1 056 0,1 033 0,1 128 0,1 682 0,2 564 0,2 800 1,2 187 K 4 0,1 205 0,0 704 0,1 033 0,1 128 0,1 682 0,2 564 0,1 200 0,9 517 K 5 0,0 723 0,0 423 0,0 344 0,0 376 0,0 561 0,1 538 0,0 800 0,4 765 K 6 0,1 205 0,1 056 0,0 207 0,0 226 0,0 187 0,0 513 0,0 800 0,4 193 K 7 0,0 723 0,0 423 0,0 148 0,0 376 0,0 280 0,0 256 0,0 400 0,2 606
Normalisasi  bertujuan  untuk  menjaga  konsistensi  dan memastikan bahwa nilai bobot pada setiap baris matriks perbandingan  berada  dalam  rentang  yang  seragam.Pada tabel  Normalisasi,  setiap  elemen  dihasilkan  melalui pembagian nilai matriks perbandingan kriteria pada Tabel 4 dengan total pada kolom yang bersangkutan. Dengan normalisasi  ini,  nilai-nilai  perbandingan  kriteria  menjadi relatif dan dapat dibandingkan dengan lebih adil. Proses normalisasi  memastikan  bahwa  setiap  kriteria  memiliki kontribusi yang sesuai terhadap tujuan akhir.
Pada matriks normalisasi, setiap baris mencerminkan nilai bobot  yang  telah  dinormalisasi  untuk  kriteria  tertentu. Bobot  ini  akan  digunakan  dalam  tahapan  selanjutnya
dalam  AHP  untuk  menghitung  vektor  eigen  dan mengevaluasi  konsistensi  matriks.  Hasil  normalisasi  ini membantu dalam menghasilkan bobot yang lebih akurat dan seimbang, memastikan bahwa setiap kriteria memiliki pengaruh  yang  sebanding  dalam  proses  pengambilan keputusan. Tabel Normalisasi adalah langkah yang kritis dalam proses AHP yang mendukung sistem pendukung keputusan untuk menentukan penerima bantuan BPNT dengan lebih objektif dan konsisten.
4. Mencari Nilai Eigen Vektor
Selanjutnya dihitung  nilai  eigen  vektor,  dengan  mencari nilai  rata  rata  dari  normalisasi  perbandingan  kriteria menggunakan Persamaan 2.2. Adapun hasil eigen vektor setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 6.
W 11 = 2,2733 7 = 0,3248
W 21 = 1,5200
7 = 0,2171
W 31 = 1,0987 7 = 0,1570
Tabel 6 Eigen Vektor Total Prioritas (W) K1 2,2733 0,3248 K2 1,5200 0,2171 K3 1,0987 0,1570 K4 0,9517 0,1360 K5 0,4765 0,0681 K6 0,4193 0,0599 K7 0,2606 0,0372
Tabel  Total  dan  Prioritas  (W)  pada  penelitian  "sistem pendukung  keputusan  penerima  bantuan  bpnt menggunakan metode analytical hierarchy process (ahp) dan  topsis"  mencerminkan  hasil  perhitungan  akhir  dari metode  AHP  dan  TOPSIS.  Hasil  ini  memberikan gambaran tentang sejauh mana kontribusi masing-masing kriteria  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  penerima bantuan  BPNT.  Dengan  melihat  tabel  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  kriteria  pendidikan  (K1)  memiliki total tertinggi sebesar 2,2733, dan prioritas (W) terbesar yaitu  0,3248.  Ini  menunjukkan  bahwa  pendidikan memiliki  kontribusi  yang  signifikan  dalam  menentukan keputusan  penerima  bantuan  BPNT.  Pekerjaan  (K2) menjadi kriteria kedua terpenting dengan total 1,5200 dan prioritas  (W)  0,2171.  Pada  urutan  selanjutnya  adalah kriteria penghasilan (K3), status (K4), listrik (K5), tempat tinggal  (K6),  dan  jumlah  anak  (K7)  secara  berurutan. Bobot  prioritas  (W)  memberikan  informasi  tentang tingkat pengaruh relatif masing-masing kriteria. Semakin tinggi  nilai  prioritas,  semakin  besar  kontribusi  kriteria tersebut  dalam  pengambilan  keputusan.  Dengan pemahaman  ini,  penelitian  ini  memberikan  dasar  yang kuat untuk menentukan penerima bantuan BPNT dengan mempertimbangkan  bobot  prioritas  dari  setiap  kriteria. Kesimpulan ini dapat digunakan sebagai panduan dalam merancang kebijakan yang lebih akurat dan tepat sasaran
dalam  mendistribusikan  bantuan  pemerintah  kepada keluarga miskin.
5. Mencari Nilai Maksimal Lamda Kemudian untuk mendapatkan nilai maksimal lamda dari setiap  kriteria  dihitung  menggunakan  Persamaan  2.3, Persamaan 2.4, dan Persamaan 2.5.
Eigen Maksimum
J11  = (1 ∗ 0,3284) + (2 ∗ 0,2171) + (5 ∗ 0,1570) + (3 ∗ 0,1360) + (5 ∗ 0,0681)
+ (3 ∗ 0,0599) + (5 ∗ 0,0372)
= 2,6579
J21  =   (0,50 ∗ 0,3248) + (1 ∗ 0,2171) + (2 ∗ 0,1570) + (3 ∗ 0,1360)
+ (5 ∗ 0,0681) + (2 ∗ 0,0599)
+ (5 ∗ 0,0372)
= 1,7476
J31  =  (0,20*0,3248) +  (0,50*0,2171)  +  (1*0,1570)  +
(1*0,1360)  +  (3*0,0681)  +  (5*0,0599)  + (7*0,0372)
= 1,2307
Adapun hasil maksimal lamda setiap kriteria dapat dilihat pada dilihat pada Tabel 7
Tabel 7 Nilai Maksimal Lamda Prioritas Maks Lamda Maks Lamda / Prioritas K1 0,3248 2,6579 8,1842 K2 0,2171 1,7476 8,0482 K3 0,1570 1,2307 7,8413 K4 0,1360 1,0889 8,0097 K5 0,0681 0,5282 7,7600 K6 0,0599 0,4324 7,2192 K7 0,0372 0,2773 7,4500 total 54,5128 T Total / n = 7,7875
Nilai  maksimal  lambda  menggambarkan  konsistensi perbandingan  berpasangan  yang  dilakukan  oleh responden  terhadap  setiap  kriteria.  Dari  tabel  tersebut, dapat  dilihat  bahwa  kriteria  pendidikan  (K1)  memiliki prioritas tertinggi sebesar 0,3248, dengan nilai maksimal lambda sebesar 2,6579, dan rasio Maks Lamda / Prioritas sebesar  8,1842.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  responden konsisten  dalam  memberikan  perbandingan  nilai pendidikan terhadap kriteria lainnya. Selanjutnya, kriteria pekerjaan  (K2)  memiliki  prioritas  0,2171  dengan  nilai maksimal lambda sebesar 1,7476, dan rasio Maks Lamda /  Prioritas  sebesar  8,0482.  Begitu  juga  dengan  kriteria lainnya seperti penghasilan (K3), status (K4), listrik (K5), tempat tinggal (K6), dan jumlah anak (K7) memiliki rasio Maks  Lamda  /  Prioritas  yang  tinggi,  masing-masing menunjukkan konsistensi dalam perbandingan nilai.
Total keseluruhan nilai maksimal lambda (λ) untuk semua kriteria  adalah  54,5128,  dan  nilai  T  (Total  /  n)  adalah 7,7875.  Nilai  T  mencerminkan  tingkat  konsistensi keseluruhan perbandingan, dan dalam penelitian ini, nilai T  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  responden  memiliki tingkat  konsistensi  yang  baik  dalam  memberikan perbandingan nilai terhadap semua kriteria yang diajukan. Dengan demikian, hasil dari tabel ini memberikan indikasi bahwa perbandingan nilai yang diberikan oleh responden terhadap kriteria-kriteria yang ditetapkan dalam penelitian ini  cukup  konsisten  dan  dapat  diandalkan  untuk digunakan dalam proses pengambilan keputusan dengan metode  AHP  dan  TOPSIS.  Daftar  Indeks  Random Consistency (IR) bisa dilihat dalam tabel dibawah ini :

## Tabel 8 Daftar Indeks Random Consistency (IR)
Ukuran Matriks  Nilai IR 1 0.00 2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 IR = 1,32 CI = t − n n − 1 = 7,7875 − 7 7 − 1 = 0,1313
CR = CI CR = 0,1313
1,32 = 0,0994
Hasil  dari  perhitungan  indeks  konsisten  pada  kriteria sebesar  0,0994  dimana  hasil  perhitungan  <=  0,1 menunjukan  bahwa  bobot  yang  dihasilkan  konsisten. Setelah  indeks  konsisten  bobot  dinyatakan  konsisten, perhitungan  dapat  dilanjutkan  pada  metode  topsis menggunakan  nilai  bobot  yang  telah  dihasilkan  pada metode AHP.
6. Perhitungan Metode TOPSIS Selanjutnya dilakukan perhitungan menggunakan metode TOPSIS. Nilai setiap kriteria untuk setiap Alternatif yang digunakan dalam menentukan Penerima Bantuan BPNT dapat dilihat pada Tabel 9
Tabel 9 Perhitungan Metode Topsis
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7
A1 3 4 3 5 5 3 3 A2 4 4 3 5 5 1 4 A3 5 4 3 5 5 1 4 A4 4 4 3 1 5 2 1 A5 4 4 2 5 5 2 4 … … …
… … … … … A25 3 4 2 5 5 3
2 Dari  tabel  tersebut,  dapat  diobservasi  bahwa  setiap alternatif  memiliki  nilai  yang  mewakili  tingkat kepentingannya terhadap setiap kriteria. Sebagai contoh, alternatif  A1  memiliki  nilai  3  untuk  K1,  4  untuk  K2,  3 untuk  K3,  dan  seterusnya.  Proses  perhitungan  ini dilakukan untuk semua alternatif.
Setelah  nilai-nilai  ini  ditentukan,  dilakukan  langkah- langkah  selanjutnya  dalam  metode  TOPSIS,  seperti menghitung  nilai  normalisasi,  perkalian  bobot,  serta menghitung  nilai  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif.  Hasil dari  perhitungan  tersebut akan digunakan untuk  menentukan  nilai  jarak  relatif  dan  menetapkan peringkat pada setiap alternatif.
Dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  ini,  penelitian dapat  menilai  dan  merangking  alternatif-alternatif  yang ada  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditetapkan. Hasil  perhitungan  ini  memberikan  pandangan  yang sistematis  dan  terstruktur  untuk  mendukung  proses pengambilan keputusan terkait penerima bantuan BPNT. Interpretasi dari peringkat ini dapat membantu pemangku kebijakan  dalam  menentukan  alternatif  yang  paling optimal dan sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. 7. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  matriks  keputusan ternormalisasi  menggunakan  Persamaan  2.6.  Adapun matriks keputusan ternormalisasi yang digunakan dalam menentukan Penerima Bantuan BPNT dapat dilihat pada Tabel 10
Tabel 10 Matriks Keputusan Ternormalisasi
K1 K2 K3 K4 K 5 K6 K7 A1 0.16 1 0.2 0.21 2 0.21 2 0. 2 0.31 4 0.13 7 A2 0.21 4 0.2 0.21 2 0.21 2 0. 2 0.10 4 0.27 5 A3 0.26 9 0.2 0.21 2 0.21 2 0. 2 0.10 5 0.27 5 A4 0.21 5 0.2 0.21 2 0.04 3 0. 2 0.20 9 0.06 8 A5 0.21 5 0.04 3 0.14 1 0.21 3 0. 2 0.20 9 0.27 5 … … …
… … … … … A2 5 0.16 1 0.2 0.14 1 0.21 3 0. 2 0.31 4 0.13 7
Normalisasi  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  setiap nilai dalam matriks mencerminkan kontribusi relatif dari setiap  alternatif  terhadap  kriteria  tertentu,  dengan memperhitungkan  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan sebelumnya. Dari hasil tabel ini, dapat diobservasi bahwa setiap nilai dalam matriks keputusan telah dinormalisasi, sehingga dapat digunakan dalam perhitungan selanjutnya dalam  metode  TOPSIS.  Normalisasi  dilakukan  untuk setiap alternatif (A1 hingga A25) terhadap setiap kriteria (K1 hingga K7). Setiap kolom mewakili nilai normalisasi dari suatu alternatif terhadap kriteria tertentu.
Proses normalisasi ini merupakan langkah krusial dalam perhitungan  TOPSIS  karena  membantu  memastikan bahwa kontribusi relatif dari setiap alternatif dan kriteria dapat diukur dengan benar. Hasil dari matriks keputusan ternormalisasi  ini  kemudian  digunakan  dalam  langkah- langkah  berikutnya  dalam  metode  TOPSIS  untuk menentukan  solusi  ideal  positif  dan  negatif  serta  jarak relatif  alternatif  dari  solusi  ideal  positif  dan  negatif. Interpretasi dari matriks ini memberikan dasar yang kuat
untuk  mendukung  analisis  dan  pengambilan  keputusan terkait penerima bantuan BPNT.
8. Matriks Normalisasi Terbobot Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  matriks normalisasi  terbobot  menggunakan  Persamaan  2.7. Adapun  matriks  normalisasi  terbobot  yang  digunakan dalam  menentukan  Penerima  Bantuan  BPNT  dapat dilihat pada Tabel 5.8002E 𝐴1 11 = 0.161 ∗ 0,3248 = 0.052
𝐴1 12 = 0.2 ∗ 0,2171 = 0.043
𝐴1 13 = 0.212 ∗ 0,1570 = 0.033
𝐴1 14 = 0.212  ∗ 0,1360 = 0.029
𝐴1 15 = 0.2 ∗ 0,0681 = 0.013
𝐴1 16 = 0.314 ∗ 0,0599 = 0.018
𝐴1 17 = 0.137 ∗ 0,0372 = 0.005 Tabel 11 Matriks Normalisasi Terbobot
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7
A1 0.05 2 0.04 3 0.03 3 0.02 9 0.01 4 0.01 9 0.00 5 A2 0.06 9 0.04 3 0.03 3 0.02 9 0.01 4 0.00 6 0.01 0 A3 0.08 7 0.04 3 0.03 3 0.02 8 0.01 4 0.00 6 0.01 0 A4 0.06 9 0.04 3 0.03 3 0.00 6 0.01 4 0.01 2 0.00 2 A5 0.06 9 0.04 3 0.02 2 0.02 9 0.01 4 0.01 2 0.01 0 … … …
… … … … … A2 5 0.05 2 0.04 3 0.02 2 0.02 9 0.01 4 0.01 9 0.00 5
Tabel  Matriks  Normalisasi  Terbobot  merupakan  hasil dari tahapan normalisasi terbobot pada penelitian "sistem pendukung  keputusan  penerima  bantuan  bpnt menggunakan metode analytical hierarchy process (ahp) dan  topsis."  Pada  tahap  ini,  nilai-nilai  dalam  matriks keputusan  ternormalisasi  (hasil  normalisasi sebelumnya) dikalikan  dengan  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan sebelumnya. Dari hasil tabel ini, dapat dilihat bahwa setiap nilai dalam matriks sudah dikalikan dengan bobot kriteria yang  sesuai,  merefleksikan  kontribusi  relatif  dari  setiap alternatif terhadap setiap kriteria dengan mempertimbangkan  tingkat  kepentingan masing-masing kriteria.  Kolom-kolom  tabel  ini  merepresentasikan  nilai normalisasi terbobot dari suatu alternatif terhadap kriteria tertentu.  Matriks  Normalisasi  Terbobot  ini  membentuk dasar  untuk  perhitungan  selanjutnya  dalam  metode TOPSIS, membantu mengidentifikasi solusi ideal positif dan  negatif,  serta  menghitung  jarak  relatif  dari  setiap alternatif terhadap kedua solusi tersebut. Interpretasi dari matriks ini memberikan wawasan yang mendalam tentang kontribusi relatif setiap alternatif terhadap kriteria, yang
esensial  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  konteks penerima bantuan BPNT.
9. Mencari Solusi Ideal Positif dan Negatif Selanjutnya dilakukan perhitungan solusi ideal Positif dan Negatif menggunakan Persamaan 2.8 dan Persamaan 2.9.  Solusi  ideal positif dan negatif dalam  menentukan Penerima Bantuan BPNT dapat dilihat pada Tabel 5.9.
Tabel 12 Solusi Ideal Positif dan Negatif
K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7
A + 0.08 7 0.04 3 0.03 3 0.02 9 0.01 4 0.01 9 0.01 3 A- 0.03 5 0.04 3 0.02 2 0.00 6 0.01 4 0.00 6 0.00 3
Dari tabel  ini, dapat  disimpulkan  bahwa dalam  konteks penerima  bantuan  BPNT,  solusi  ideal  positif  memiliki nilai maksimal untuk setiap kriteria, yang mewakili kondisi yang diinginkan atau ideal. Sebaliknya, solusi ideal negatif memiliki  nilai  minimal  untuk  setiap  kriteria, mencerminkan kondisi yang tidak diinginkan atau negatif. Hasil ini akan digunakan dalam perhitungan selanjutnya untuk  menentukan  jarak  relatif  dari  setiap  alternatif terhadap kedua solusi tersebut. Dengan demikian, solusi ideal positif dan negatif memberikan acuan untuk evaluasi kinerja  relatif  setiap  alternatif,  memudahkan identifikasi alternatif yang paling mendekati kondisi ideal dan paling jauh  dari  kondisi  yang  tidak  diinginkan  dalam pengambilan keputusan terkait penerima bantuan BPNT.
10. Menentukan Jarak Solusi Ideal Positif (D+) Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  solusi  ideal positif menggunakan  Persamaan  2.10.  Hasil  dari menentukan  jarak  solusi  ideal positif dalam  menentukan Penerima Bantuan BPNT dapat dilihat pada Tabel 13
𝐴1 11 = (0.0523 − 0.0871) 2 = 0.001215
𝐴1 12 = (0.0434 − 0.0434) 2 = 0 𝐴1 13 = (0.0332 − 0.0332) 2 = 0 𝐴1 14 = (0.0289 − 0.0289) 2 = 0 𝐴1 15 = (0.0136 − 0.0136) 2 = 0 𝐴1 16 = (0.0188 − 0.0188) 2 = 0 𝐴1 17 = (0.0051 − 0.0127) 2 = 0
Tabel 13 Jarak Solusi Ideal Positif (D+)
K1  K 2 K3 K4  K 5 K6 K7 D + A 1 0.00 121 0 0 0 0 0 0.00 0058 0. 03 6 A 2 0.00 030 0 0 0 0  0.00 0157 0.00 0006 0. 02 2
A 3 0 0 0 0 0  0.00 0157 0.00 0006 0. 01 3 A 4 0.00 030 0 0 0.00 053 0  0.00 0039 0.00 0104 0. 03 1 A 5 0.00 030 0  0.00 012 0 0  0.00 0039 0.00 0006 0. 02 2 … … … … … … … … … A 2 5 0.00 121 0  0.00 0123 0 0 0 0.00 0058 0. 03 7
Dari tabel tersebut, dapat disimpulkan bahwa nilai jarak (D+) untuk setiap alternatif, khususnya A1 hingga A25, adalah hasil dari perhitungan matematis yang mengukur seberapa besar perbedaan antara nilai aktual setiap kriteria alternatif  dengan  nilai  ideal  positif  yang  diinginkan. Semakin kecil nilai jarak, semakin baik performa alternatif tersebut relatif terhadap kondisi ideal.
Pemahaman atas jarak relatif ini dapat digunakan untuk melakukan  peringkat  atau  ranking  terhadap  alternatif- alternatif yang diuji. Alternatif dengan nilai jarak terkecil (paling  mendekati  nilai  ideal)  akan  mendapatkan peringkat yang lebih tinggi, sedangkan yang memiliki nilai jarak  lebih  besar  mendapatkan  peringkat  yang  lebih rendah.
Dengan  demikian,  tabel  jarak  solusi  ideal  positif memberikan informasi kuantitatif yang dapat digunakan untuk  evaluasi  dan  pengambilan  keputusan  terkait pemilihan penerima bantuan BPNT, dengan mempertimbangkan  sejumlah  kriteria  yang  telah ditetapkan.
11. Menentukan Jarak Solusi Ideal Negatif (D-) Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  solusi  ideal negatif menggunakan  Persamaan  2.11.  Hasil  dari  menentukan jarak  solusi  ideal negatif dalam  menentukan  Penerima Bantuan BPNT dapat dilihat pada Tabel 5.11.
𝐴1 11 = (0.0523 − 0.0348) 2 = 0.00030
𝐴1 12 = (0.0434 − 0.0434) 2 = 0
𝐴1 13 = (0.0332 − 0.0221) 2 = 0.00012 𝐴1 14 = (0.0289 − 0.0057) 2 = 0.00053
𝐴1 15 = (0.0136 − 0.0136) 2 = 0
𝐴1 16 = (0.0188 − 0.0062) 2 = 0.00015
𝐴1 17 = (0.0051 − 0.0025) 2 = 0.0000065
Tabel 14 Jarak Solusi Ideal Negatif (D-)
K1  K 2 K3 K4  K 5 K6 K7 D- A 1 0.0 003 0 0  0.0 001 2 0.0 005 3 0  0.00 015 0.000 0065 0.0 33 5 A 2 0.0 012 0  0.0 001 2 0.0 005 3 0 0 0.000 0588 0.0 43 9
A 3 0.0 027 0  0.0 001 2 0.0 005 3 0 0 0.000 058 0.0 58 8 A 4 0.0 012 0  0.0 001 2 0 0  0.00 003 9 0 0.0 37 1
A
5 0.0 012 0 0 0.0 005 3 0  0.00 003 9 0.000 0588 2 0.0 42 9 … … … … … … … …
A 2 5 0.0 003 0 0 0.0 005 3 0  0.00 015 0.000 0065 3 0.0 31 7
Jarak  ini  memberikan  gambaran  seberapa  besar perbedaan  antara  nilai  aktual  setiap  kriteria  alternatif dengan nilai ideal negatif yang diinginkan. Semakin kecil nilai  jarak,  semakin  baik  performa  alternatif  tersebut relatif terhadap kondisi ideal negatif.
Dari tabel tersebut, dapat disimpulkan bahwa nilai jarak (D-)  untuk  setiap  alternatif,  terutama  A1  hingga  A25, adalah hasil dari perhitungan matematis yang mengukur seberapa besar perbedaan antara nilai aktual setiap kriteria alternatif  dengan  nilai  ideal  negatif  yang  diinginkan. Semakin kecil nilai jarak, semakin baik performa alternatif tersebut relatif terhadap kondisi yang diinginkan. Pemahaman atas jarak relatif ini dapat digunakan untuk melakukan  peringkat  atau  ranking  terhadap  alternatif- alternatif yang diuji. Alternatif dengan nilai jarak terkecil (paling mendekati nilai ideal negatif) akan mendapatkan peringkat yang lebih tinggi, sedangkan yang memiliki nilai jarak  lebih  besar  mendapatkan  peringkat  yang  lebih rendah.
Dengan  demikian,  tabel  jarak  solusi  ideal  negatif memberikan informasi kuantitatif yang dapat digunakan untuk  evaluasi  dan  pengambilan  keputusan  terkait pemilihan penerima bantuan BPNT, dengan mempertimbangkan  sejumlah  kriteria  yang  telah ditetapkan. 12. Jarak Solusi Ideal Positif dan Negatif
Selanjutnya  menghitung  jarak  solusi  ideal positif dan negatif menggunakan Persamaan 2.8 dan Persamaan 2.9.  yang  digunakan  dalam  menentukan  Penerima Bantuan BPNT dapat dilihat pada Tabel 15
Tabel 15 Jarak Solusi Positif Dan Negatif Alternatif D+ D- A1 0.036 0.034 A2 0.022 0.044 A3 0.013 0.059 A4 0.031 0.037 A5 0.022 0.043 … A25 0.037 0.032
Dari  tabel  tersebut,  dapat  diinterpretasikan  bahwa  nilai jarak  solusi  positif  (D+)  menunjukkan  seberapa  dekat setiap alternatif dengan solusi ideal positif, sementara nilai jarak  solusi  negatif  (D-)  mencerminkan  seberapa  jauh alternatif dari solusi ideal negatif. Semakin kecil nilai jarak solusi positif, semakin baik performa alternatif tersebut,
sedangkan semakin kecil nilai jarak solusi negatif, semakin dekat alternatif dengan solusi ideal negatif.
Melalui  interpretasi  ini,  dapat  dilakukan  peringkat  atau ranking terhadap alternatif-alternatif yang diuji. Alternatif dengan  nilai  jarak  solusi  positif  (D+)  terkecil  dan  nilai jarak  solusi  negatif  (D-)  terkecil  akan  mendapatkan peringkat yang lebih tinggi, menandakan bahwa alternatif tersebut mendekati solusi ideal positif dan jauh dari solusi ideal negatif.
Tabel  ini  memberikan  informasi  kuantitatif  yang  dapat digunakan  untuk  evaluasi  dan  pemilihan  penerima bantuan  BPNT,  dengan  mempertimbangkan  sejumlah kriteria yang telah ditetapkan dalam penelitian. 13. Menentukan  Nilai  Preferensi  Alternatif  dan Ranking
Adapun  nilai  preferensi  alternatif  dan  ranking yang  digunakan  dalam  menentukan,  untuk  menghitung nilai  preferensi  alternatif  dan  ranking  menggunakan Persamaan  2.12.  Nilai  preferensi  alternatif  dan  ranking Penerima Bantuan BPNT dapat dilihat pada Tabel 5.13.
V 1 = 0.034 0.034 + 0.036 = 0.48452 V 2 = 0.044 0.044 + 0.022 = 0.67014
V 3 = 0.059 0.059 + 0.013 = 0.82092
Antarmuka aplikasi terdiri dari antarmuka bagian admin dan  pengguna.  Berikut  adalah  penjelasan  antarmuka sistem yang telah dibangun:

## Tabel 16 Nilai Preferensi Alternatif Dan Ranking
Alternatif Nilai V Ranking A3 0,8209 1 A12 0,6961 2 A14 0,6860 3 A11 0,6743 4 A16 0,6743 5 A19 0,6743 6 A2 0,6701 7 A5 0,6641 8 A6 0,6637 9 A9 0,6637 10 A17 0,6637 11 A20 0,6637 12 A23 0,6552 13 A7 0,6490 14 A8 0,6490 15 A18 0,6453 16 A4 0,5422 17 A13 0,5244 18 A15 0,5244 19 A1 0,4845 20 A25 0,4586 21 A21 0,3517 22 A22 0,3517 23 A24 0,3517 24 A10 0,3286 25
Dari  tabel  tersebut,  dapat  diinterpretasikan  bahwa alternatif  A3  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  (0,8209) dan  menduduki  peringkat  pertama,  menyiratkan  bahwa
A3 merupakan alternatif terbaik berdasarkan kriteria yang ditetapkan.  Sebaliknya,  alternatif  A10  memiliki  nilai preferensi  terendah  (0,3286)  dan  menduduki  peringkat
terakhir,  menunjukkan  bahwa  A10  memiliki  performa yang kurang baik dibandingkan dengan alternatif lainnya. Peringkat pada tabel ini memberikan urutan prioritas bagi setiap alternatif dalam konteks penerima bantuan BPNT. Hasil  ini  dapat  digunakan  sebagai  landasan  untuk pengambilan  keputusan  dalam  menetapkan  penerima bantuan berdasarkan kriteria yang telah diidentifikasi dan dinilai dalam penelitian. Alternatif dengan peringkat lebih tinggi  dianggap  lebih  sesuai  atau  mendekati  solusi  ideal yang diinginkan oleh sistem pendukung keputusan.
E. Tampilan Sistem
Halaman  ini  digunakan  admin  untuk  melakukan proses  pengolahan  data  pada  sistem.  Implementasi antarmuka admin dapat dilihat sebagai berikut:

## 1. Halaman Login Admin
Untuk  dapat  masuk  ke  halaman  aplikasi,  admin terlebih  dahulu  melakukan  proses  login  pada  halaman login,  pada  halaman  login  terdapat  form  username  dan password  yang  harus  diisi  dengan  benar  untuk  dapat masuk  ke  halaman  aplikasi.  Tampilan  halaman  login admin dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Halaman login admin

## 2. Halaman Manajemen Dashboard Admin
Halaman  dashboard  admin  merupakan  halaman utama  pada  menu  admin  dimana  terdapat  informasi
berupa  penjelasan  mengenai  aplikasi  sistem  penerima bantuan  BPNT.  Tampilan  halaman  dashboard  admin dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 4. Halaman Manajemen Dashboard Admin
Halaman  pengguna  berisikan  informasi  mengenai  data pengguna  yang  telah  melakukan  pendaftaran  dan terismpan di dalam basis data sistem, hanya admin yang dapat  melihat  dan  mengolah  data  pengguna,  pada
halaman ini terdapat edit, hapus dan tambah pengguna. Tampilan halaman pengguna dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Manajemen Pengguna

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sistem pendukung  keputusan  dalam    Penerimaan  Bantuan Bantuan  BPNT  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  Dan  TOPSIS  Di  Dusun Kampung  Baru  Desa  Entibab  berbasis  website.  Sistem yang dibangun merupakan sistem pendukung keputusan dalam  penentuan  perankingan,  berdasarkan  hasil  survei yang  dilakukan  pada  Lingkungan  Kantor  Dusun Kampung Baru Desa Entibab mendapatkan hasil bahwa dinas  terkait  membutuhkan  sistem  dalam  menentukan alternatif  dengan  nilai  tertinggi  dalam  mengambil keputsan penerimaan bantuan yang akan disalurkan.
Proses penilaian sebelumnya dilakukan secara manual dengan melakukan perhitungan dengan kriteria yang telah ditentukan,  kriteria  yang  digunakan  sebanyak  7  kriteria, dimana  setiap  kriteria  memiliki  bobot  nilai.  Untuk mempermudah  proses  pemilihan,  diperlukan  sebuah sistem  agar  dapat  membantu  pada  proses  penilaian sehingga  menggunakan  metode  yang  tepat  dalam melakukan penilaian. Metode AHP dan TOPSIS memiliki langkah-langkah  perhitungan  yang  tepat  dalam melakukan  proses  perhitungan  dengan  menggunakan kriteria dan sub kriteria yang telah dimiliki.
Dalam melakukan perhitungan menggunakan metode AHP  dan  TOPSIS  mendapatkan  hasil  membandingkan hasil perhitungan aktual dari data alternatif yang dimiliki dengan  nilai  yang  diharapkan,  sehingga  dapat  diketahui tingkat  perbedaannya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengetahui  cara  membangun  sistem  dalam  penentuan alternatif terbaik yang sesuai dengan kebutuhan, sehingga dari tahapan-tahapan tersebut diperoleh hasil keputusan nilai  ranking  sebagai  acuan  dalam  memilih  penerima bantuan BPNT.
Hasil  penelitian  ini  berupa  sistem  pendukung keputusan  penerima  bantuan  di  Dusun  Baru  Desa Entibab.  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan merupakan  data  aktual  dari  data  Desa  Entibab  yang menjadi bahan acuan dalam melakukan perhitungan pada penelitian. Berdasarkan  hasil yang telah  diperoleh  maka
hasil  perhitungan  digunakan  dalam  menentukan keputusan untuk penerima bantuan di Dusun Baru Desa Entibab.
Pengujian whitebox dilakukan dengan menggunakan teknis  basis  path  dimana  pada  pengujian  yang  telah dilakukan,  kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS  pada pemilihan penerima bantuan BPNT dapat berjalan sesuai dengan  flowchart  yang  ada,  sehingga  sistem  dapat menghasilkan  rekomendasi  dari  perangkingan  alternatif yang dipilih untuk menerima bantuan.
5. Daftar Pustaka
[1] R.  Nugraha  and  D.  Gustian,  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Sosial  Dengan Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process, Sukabumi, 2022.
[2] A.  M.  A,  H.  N  and  S.  ,  Sistem  Pendukung Keputusan Penentian Penerima  Bantuan Keluarga Miskin Menggunakan Metode Analytical Hierrarchy Process - Technique For Order Of Preference By Similarity  To  Ideal  Solution  (AHP-TOPSIS),  vol. Vol. 2, 2018, p. No.10.
[3] R. Rahardian, N. Hidayat and R. K. Dewi, Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima Bantuan  Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process - Preference Ranking Organization for Enrichment Evaluation II (AHP - PROMTHEE II), vol. Vol. 2, Mei 2018, pp. 1980- 1985.
[4] M.  S.  R,  D.  H.  Hutahaean  and  H.  T.  Sihotang, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bahan  Pangan  Bersubsidi  Untuk  Keluarga  Miskin Dengan  Metode  AHP  Pada  Kantor  Kelurahan Mangga, vol. 2, Medan, Sumatera Utara: Journal Of Informatic Pelita Nusantara, 2017.
[5] Kemensos,  Pedoman  Umum  Bantuan  Pangan, Jakarta  Pusat:  Tim  Pengendali  Pelaksanaan Penyaluran Bantuan Sosial, 2019.
[6] A. B. and A. D. Cahyani, Yogyakarta: Deepublish, 2016.
[7] I.  H.  Firdaus,  G.  Abdillah  and  F.  Renaldi,  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan
Terbaik  Menggunakan  Metode  AHP  dan  Topsis, Yogyakarta: Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2016.
[8] Parhusip, J. Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya, Jurnal Teknologi Informasi Vol 13 No 2, 2019
[9] S. B, Pemograman Web dengan PHP, Solo: Santika Kencana, 2014.
[10] Ignas,  Sistem  Informasi  Penjualan  Online  Untuk Tugas Akhir, Yogyakarta: ANDI, 2014.
[11] Riyanto,  Sistem  Informasi  Penjualan  dengan  PHP dan MySQL (Studi Kasus: Aplikasi Apotek Integrasi Barcode Scanner), Yogyakarta: Gava Media, 2011.
[12] A.  Solichin,  Pemograman  Web  dengan  PHP  dan MySQL, Jakarta, 2016.
[13] R.  Abdulloh,  Web  Programmer,  Jakarta:  PT.  Eks Media Komputindo, 2015.
[14] A.  Solichin,  Pemrograman  Web  dengan  PHP  dan MySQL - Achmad Solichin - Google Buku, Univ. Budi Luhur, 2016.
[15] N. P. e. all, Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan, vol. 17, J. Transform, 2020, pp. 200-208.